Erstellen von Python in Excel-Plots und -Diagrammen

Verwenden von Open-Source-Python-Bibliotheken zum Erstellen von Plots und Diagrammen 

Python in Excel enthält einen Kernsatz von Python-Bibliotheken, die von Anaconda bereitgestellt werden. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie Python-Bibliotheken wie seabornund matplotlib verwenden, um Plots und Diagramme zu erstellen. Weitere Informationen zu den Open-Source-Bibliotheken, die mit Python in Excel verfügbar sind, finden Sie unter Open-Source-Bibliotheken und Python in Excel. 

In den Beispielen in diesem Artikel wird das Dataset Irisblume verwendet. Laden Sie diese Beispielarbeitsmappe herunter, um den folgenden Artikel zu befolgen: python-in-excel-iris-dataset.xlsx. 

Erstellen eines Paarplots mit seegeborenen 

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie eine Paarplotvisualisierung des Iris-Blumen-Datasets erstellen. Ein Paardiagramm ist eine Matrix von Plots und Diagrammen, die die Beziehung zwischen den einzelnen Variablen in einem Dataset vergleicht. In diesem Fall enthält das Iris-Blumen-Dataset vier Spalten mit numerischen Daten: sepal_length, sepal_width, petal_length und petal_width. 

Python in Excel erstellt die Visualisierung mit der seaborn-Bibliothek. Die seaborn-Bibliothekwird automatisch für Python in Excel mit der folgenden import-Anweisung importiert, sodass Sie mit dem Alias sns darauf verweisen können.  

import seaborn as sns 

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Paardiagramm des Iris-Blumen-Datasets mit der seegeborenen Bibliothek zu erstellen:

1. Geben Sie den folgenden Codeausschnitt in eine Python-Zelle in Excel ein. Der Codeausschnitt speichert das Paarplot als Variable namens pairplot.  Es erstellt den Paarplot mit der seegeborenen Bibliothek alias sns und dem seegeborenen Funktionspaarplot. 
   
   
   
   pairplot = sns.pairplot(xl("Table1[#All]", headers=True)) Als Argument für die pairplot-Funktion verwendet der Codeausschnitt die benutzerdefinierte Python-Funktion xl() und verweist auf die erste Tabelle im Arbeitsblatt Table1. Sie enthält den gesamten Tabelleninhalt (als [#All]) und weist darauf hin, dass die Tabelle eine Kopfzeile (as headers=True) enthält. In diesem Beispiel enthält Table1 im Arbeitsblatt das Iris-Dataset.
   
   

   Hinweis: Wenn Fehler auftreten, finden Sie weitere Informationen unter Behandeln von Python in Excel-Fehlern . 

2. Nach dem Committen Ihrer Python-Formel gibt Python in Excel die Visualisierung der Zeichnungspaare in einem Bildobjekt zurück. Wählen Sie das symbol Karte in der Bildobjektzelle aus, um eine Vorschau der Visualisierung anzuzeigen.
   
   

3. Behalten Sie die Visualisierung als Image-Objekt bei, um sie weiterhin für Python-Berechnungen zu verwenden. Extrahieren Sie das Bild in das Excel-Raster, um die Größe zu ändern und die einzelnen Plots ausführlicher anzuzeigen. Um das Bild in das Raster zu extrahieren, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Zelle, die das Bildobjekt enthält, oder klicken Sie bei gedrückter STRG-TASTE auf die Zelle, und wählen Sie im Menü Plot über Zellen anzeigen aus.
   
   Weitere Informationen zum Extrahieren von Bildobjekten finden Sie im Artikel Extrahieren eines Bildobjekts in das Excel-Raster in diesem Artikel.

Erstellen eines Punktdiagramms mit Matplotlib 

In diesem Beispiel wird beschrieben, wie sie ein Punktdiagramm mit dem Dataset iris flower sample erstellen. Ein Punktdiagramm zeigt die Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen in einem Dataset. Im Beispiel wird ein Punktdiagramm erstellt, das wie im folgenden Screenshot aussieht und die werte sepal_width und sepal_length vergleicht.

Python in Excel erstellt die Visualisierung mit der Open-Source-Bibliothek Matplotlib. Die Matplotlib-Bibliothekwird automatisch für Python in Excel mit der folgenden import-Anweisung importiert, sodass Sie als plt darauf verweisen können.  

import matplotlib.pyplot as plt 

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Punktdiagramm des Iris-Blumen-Datasets mit der Matplotlib-Bibliothek zu erstellen:

1. Verwenden Sie in einer Python in Excel-Zelle die matplotlib-Scatter-Funktion, und geben Sie die sepal_length und sepal_width Spalten des Iris-Datasets als Argumente ein. In diesem Beispiel enthält Table1 im Arbeitsblatt das Iris-Dataset.
   
   plt.scatter(xl("Table1[sepal_length]"), xl("Table1[sepal_width]"))

2. Fügen Sie dem Punktdiagramm Bezeichnungen und einen Titel hinzu.  
   
   # Label the x and y axes of the plot. 
   plt.xlabel('sepal_length') 
   plt.ylabel('sepal_width') 
    
   # Add a title to the plot.  
   plt.title('Sepal length and width analysis')

   Hinweis: Sie können diesen Codeausschnitt als zusätzliche Codezeile nach der Python-Formel im vorherigen Schritt in derselben Excel-Zelle hinzufügen oder ihn in eine neue Python in Excel-Zelle in Ihrer Arbeitsmappe eingeben. Wenn Sie es in eine neue Zelle eingeben möchten, achten Sie darauf, dass Sie die Regeln für die Berechnungsreihenfolge der Zeilenhauptreihenfolge befolgen und sie nach der ersten Zelle eingeben.

3. Nach dem Committen Ihrer Python-Formeln gibt Python in Excel die Punktdiagrammvisualisierung als Bildobjekt zurück. Wählen Sie das symbol Karte in der Bildobjektzelle aus, um eine Vorschau der Visualisierung anzuzeigen. 
   
   

   Hinweis: Wenn Fehler auftreten, finden Sie weitere Informationen unter Behandeln von Python in Excel-Fehlern .  

4. Behalten Sie die Visualisierung als Bildobjekt bei, um sie weiterhin für Python-Berechnungen zu verwenden. Extrahieren Sie das Bild in das Excel-Raster, um die Größe zu ändern und den Plot ausführlicher anzuzeigen. Um das Bild in das Raster zu extrahieren, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Zelle, die das Bildobjekt enthält, oder klicken Sie bei gedrückter STRG-TASTE auf die Zelle, und wählen Sie im Menü Plot über Zellen anzeigen aus.
   
   Weitere Informationen zum Extrahieren von Bildobjekten finden Sie im Artikel Extrahieren eines Bildobjekts in das Excel-Raster in diesem Artikel.

Extrahieren eines Bildobjekts in das Excel-Raster

Wie in den Beispielen in diesem Artikel gezeigt, können Python-Bibliotheken wie seaborn und Matplotlib Datenvisualisierungen an Excel-Zellen zurückgeben. Standardmäßig gibt Python in Excel diese Visualisierungen als Bildobjekte zurück. 

Wählen Sie das symbol Karte in einer Bildobjektzelle aus, um eine Vorschau der Visualisierung anzuzeigen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, ein Bild in das Excel-Raster zu extrahieren: Anzeigen des Bilds als Plot über Zellen oder Anzeigen des Bilds in einer Zelle.

Erstellen eigener Plots und Diagramme 

Nachdem Sie nun gelernt haben, wie Sie Python in Excel-Plots und -Diagrammen mit einem Beispieldataset erstellen, geben Sie Ihre eigenen Daten in eine Excel-Arbeitsmappe ein, und erstellen Sie benutzerdefinierte Visualisierungen.  

Um externe Daten für die Verwendung mit Python in Excel zu importieren, verwenden Sie Power Query. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Power Query zum Importieren von Daten für Python in Excel.

Verwenden verschiedener Schriftarten für nicht englischsprachige Sprachen 

Verwenden Sie zum Erstellen von Diagrammdaten, die nicht lateinische Alphabetzeichen verwenden, z. B. Chinesisch, Koreanisch oder Thai, excel.FontPath. Standardmäßig rendert Python in Excel nicht lateinische Alphabetzeichen als leeres Quadrat ("□"). Um dieses Problem zu beheben, können Sie excel.FontPath das modul excel verwenden, um eine andere Schriftart aufzurufen und die Zeichen zu rendern.

Die folgenden Schriftarten sind verfügbar. Das Attribut wird an excel.FontPath in Ihrem Python-Code angefügt. Der Pfad verweist auf die Schriftartdatei, die vom -Attribut aufgerufen wird.

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