Pythoni loomine Exceli diagrammides

Diagrammide ja diagrammide loomine avatud lähtekoodiga Pythoni teekide abil 

Exceli Pythonis on Anaconda pakutav Pythoni teekide tuumkomplekt. Selles artiklis kirjeldatakse Pythoni teekide (nt seabornja Matplotlib) kasutamist diagrammide ja diagrammide loomiseks. Lisateavet Excelis Pythonis saadaolevate avatud lähtekoodiga teekide kohta leiate teemast Avatud lähtekoodiga teegid ja Python Excelis. 

Selle artikli näidetes kasutatakse iirise lille andmekogumit. Laadige alla näidistöövihik, mida järgida koos järgmise artikliga: python-in-excel-iris-dataset.xlsx. 

Seaboriga paarisdiagrammi loomine 

Selles näites kirjeldatakse, kuidas luua iirise lille andmekogumi paarisdiagrammi visualiseerimine. Paarisdiagramm on diagrammide ja diagrammide maatriks, mis võrdleb andmekogumi iga muutuja vahelist seost. Sel juhul sisaldab Irise lille andmekogum nelja veergu arvandmetest: sepal_length, sepal_width, petal_length ja petal_width. 

Python loob Excelis meresüdameteegiga visualiseeringu. Seabori teekimporditakse Excelis automaatselt Pythoni jaoks järgmise impordilause abil, mis võimaldab teil sellele pseudonüümiga viidata.  

import seaborn as sns 

Irise lille andmekomplekti paarisdiagrammi loomiseks meresüdame teegiga tehke järgmist.

1. Sisestage Exceli lahtris Pythonisse järgmine koodilõik. Koodilõik talletab paarisdiagrammi muutujana pairplot.  See loob paarisdiagrammi seasiltide teegi pseudonüümiga sns ja seabori funktsiooni paariplotti. 
   
   
   
   pairplot = sns.pairplot(xl("Table1[#All]", headers=True))Sidumisfunktsiooni argumendina kasutab koodilõik kohandatud Pythoni funktsiooni xl() ja viitab töölehe esimesele tabelile Tabel1. See sisaldab kogu tabeli sisu (kujul [#All]) ja märkusi selle kohta, et tabel sisaldab päiserida (päisena=Tõene). Selles näites sisaldab töölehe Tabel1 andmekomplekti Iris.
   
   

   Märkus.: Tõrgete korral lugege lisateavet artiklist Exceli tõrgete Pythoni tõrkeotsing . 

2. Pärast Pythoni valemi kinnitamist tagastab Python Excelis pildiobjekti paarisdiagrammi visualiseeringu. Visualiseeringu eelvaate kuvamiseks valige pildiobjekti lahtris kaardiikoon.
   
   

3. Säilitage visualiseering pildiobjektina, et seda Pythoni arvutustes edasi kasutada. Ekstraktige pilt Exceli ruudustikku, et muuta selle suurust ja vaadata iga graafikut üksikasjalikumalt. Pildi ekstraktimiseks ruudustikku paremklõpsake või hoidke all juhtklahvi (Ctrl) ja klõpsake pilti sisaldavat lahtrit ning valige menüüst Käsk Kuva kandke diagrammi lahtritele.
   
   Lisateavet pildiobjektide ekstraktimise kohta leiate selle artikli jaotisest Pildiobjekti ekstraktimine Exceli ruudustikku .

Matplotlibi abil punktdiagrammi loomine 

Selles näites kirjeldatakse, kuidas luua Iirise lille näidisandmehulgaga punktdiagramm. Punktdiagrammil kuvatakse andmehulga kahe arvmuutuja vaheline seos. Selles näites luuakse punktdiagramm, mis näeb välja selline, nagu on kujutatud järgmisel kuvatõmmisel, võrreldes sepal_width ja sepal_length väärtusi.

Python loob Excelis visualiseeringu Matplotlibiavatud lähtekoodiga teegi abil. Matplotlibiteek imporditakse Excelis automaatselt Pythoni jaoks järgmise impordilausega, mis võimaldab teil sellele viidata kui plt-failile.  

import matplotlib.pyplot as plt 

Matplotlibi teegiga Irise lille andmehulgast punktdiagrammi loomiseks tehke järgmist.

1. Kasutage Exceli lahtris Pythonis funktsiooni Matplotlib punktdiagrammining sisestage argumentidena Irise andmehulga sepal_length ja sepal_width veerud. Selles näites sisaldab töölehe Tabel1 andmekomplekti Iris.
   
   plt.scatter(xl("Table1[sepal_length]"), xl("Table1[sepal_width]"))

2. Lisage punktdiagrammile sildid ja pealkiri.  
   
   # 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')

   Märkus.: Selle koodilõigu saate lisada täiendava koodireana eelmise toimingu Pythoni valemi järele samasse Exceli lahtrisse või sisestada selle oma töövihiku Exceli lahtrisse uude Pythoni lahtrisse. Kui otsustate selle sisestada uude lahtrisse, järgige kindlasti rea põhiarvutusjärjestuse reegleid ja sisestage see pärast esimest lahtrit.

3. Pärast Pythoni valemite kinnitamist tagastab Python Excelis punktdiagrammi visualiseeringu pildiobjektina. Visualiseeringu eelvaate kuvamiseks valige pildiobjekti lahtris kaardiikoon. 
   
   

   Märkus.: Tõrgete korral lugege lisateavet artiklist Exceli tõrgete Pythoni tõrkeotsing .  

4. Säilitage visualiseering pildiobjektina, et seda Pythoni arvutustes edasi kasutada. Ekstraktige pilt Exceli ruudustikku, et muuta selle suurust ja vaadata diagrammi üksikasjalikumalt. Pildi ekstraktimiseks ruudustikku paremklõpsake või hoidke all juhtklahvi (Ctrl) ja klõpsake pilti sisaldavat lahtrit ning valige menüüst Käsk Kuva kandke diagrammi lahtritele.
   
   Lisateavet pildiobjektide ekstraktimise kohta leiate selle artikli jaotisest Pildiobjekti ekstraktimine Exceli ruudustikku .

Pildiobjekti ekstraktimine Exceli ruudustikku

Nagu selle artikli näidetest nähtub, võivad Pythoni teegid (nt seaborn ja Matplotlib) tagastada andmete visualiseeringud Exceli lahtritesse. Vaikimisi tagastab Python Excelis need visualiseeringud pildiobjektidena. 

Visualiseeringu eelvaate kuvamiseks valige pildiobjekti lahtris kaardiikoon.

Pildi ekstraktimiseks Exceli ruudustikku on kaks võimalust: kuvada pilt diagrammina lahtrite kohal või kuvada pilt lahtris.

Mitte-ingliskeelsete keelte jaoks erinevate fontide kasutamine 

Mittelaadseid tähemärke (nt hiina, korea või tai) kasutavate andmete diagrammile lisamiseks kasutage excel.FontPath. Vaikimisi renderdab Exceli Python mitte-ladina tähestikumärgid tühja ruuduna ('□'). Probleemi lahendamiseks võimaldab excel.FontPath kasutada moodulit excel muu fondi kutsumiseks ja märkide renderdamiseks.

Saadaval on järgmised fondid. Atribuut lisatakse teie Pythoni koodis excel.FontPath . Tee viitab atribuudi kutsutavale fondifailile.

Seotud artiklid 

• Avatud lähtekoodiga teegid ja Python Excelis

• Pythoni andmete importimine Excelis Power Query abil

• Pythoni DataFrame’id Excelis