Microsoft Excel є одним з найпопулярніших інструментів для роботи з даними. У ньому можна не тільки проводити розрахунки і складати таблиці, а й візуалізувати інформацію за допомогою діаграм. Безліч професіоналів вкрай оцінюють таку можливість, так як діаграми дозволяють наочно представити дані і зробити висновки з них.
У цій статті ми розглянемо, як з використанням мови програмування Python можна створювати діаграми в Excel. Завдяки цьому, ви зможете автоматизувати процес і зберегти велику кількість часу і зусиль. Ми познайомимося з основними бібліотеками, необхідними для роботи з Excel, і розберемо кілька прикладів створення діаграм різних типів.
Для того щоб приступити до створення діаграм, нам знадобляться наступні інструменти:
- Python-швидкий і потужний мова програмування, який в наші дні широко використовується в багатьох сферах.
- Бібліотека pandas-чудовий інструмент даних, який дозволяє імпортувати та експортувати дані з різних джерел, включаючи Excel.
- Бібліотека openpyxl-це потужний інструмент для роботи з файлами Excel, який дозволяє створювати, змінювати та зберігати дані у форматі Excel.
- Бібліотека matplotlib-бібліотека для створення різних видів графіків і діаграм.
Створення діаграм в Excel за допомогою Python - це відмінний спосіб автоматизувати візуалізацію даних і зробити процес роботи з інформацією більш ефективним. Застосування Python у поєднанні з бібліотеками pandas, openpyxl та matplotlib дозволяє створювати красиві та інформативні діаграми в Excel.
Підготовка та встановлення необхідних інструментів
Для створення діаграм у Excel за допомогою Python потрібно встановити кілька інструментів та бібліотек. Нижче наведено інструкції щодо встановлення цих компонентів.
Python
Першим кроком є встановлення Python, інтерпретатора програмної мови, на ваш комп'ютер. Ви можете завантажити останню версію Python з офіційного веб-сайту https://www.python.org/downloads/. дотримуйтесь інструкцій по установці для вашої операційної системи.
Бібліотека pandas
Для роботи з даними у форматі таблиці в Excel ми будемо використовувати бібліотеку pandas. Встановити pandas можна за допомогою менеджера пакетів pip. Відкрийте командний рядок або термінал і виконайте таку команду:
| pip install pandas |
Бібліотека openpyxl
Для роботи з файлами Excel ми будемо використовувати бібліотеку openpyxl. Також встановити її можна за допомогою менеджера пакетів PIP. Виконайте наступну команду в командному рядку або терміналі:
| pip install openpyxl |
Бібліотека matplotlib
Matplotlib-це бібліотека для створення графіків та діаграм у Python. Встановити її також можна за допомогою менеджера пакетів PIP. Виконайте наступну команду:
| pip install matplotlib |
Після встановлення всіх необхідних компонентів ви можете почати створювати діаграми в Excel за допомогою Python.
Створення та форматування діаграми в Excel за допомогою Pandas
Для створення та форматування діаграми в Excel за допомогою бібліотеки Pandas спочатку потрібно імпортувати необхідні модулі:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Потім можна створити діаграму, використовуючи дані з Об'єкта DataFrame:
df.plot (x= 'категорії', y='Значення', kind= 'bar')
Цей код створить стовпчасту діаграму, де по осі X будуть відображатися категорії, А по осі Y - значення.
Щоб форматувати діаграму, можна використовувати різні опції:
- щоб змінити кольори стовпців, можна додати параметр color :
df.plot (x= 'категорії', y='Значення', kind= 'bar', color=['red', 'blue', 'green'])
- щоб змінити заголовок діаграми, можна використовувати параметр title :
df.plot (x= 'категорії', y='Значення', kind= 'bar', title= 'Моя діаграма')
- щоб додати підписи до осей, можна використовувати параметри xlabel і ylabel :
df.plot (x= 'категорії', y='Значення', kind= 'bar', xlabel=' категорії', ylabel='Значення')
- щоб змінити розміри і дозвіл діаграми, можна використовувати параметр figsize :
df.plot (x= 'категорії', y='Значення', kind='bar', figsize=(8, 6), dpi=80)
Це лише деякі з можливостей форматування діаграми в Excel за допомогою Pandas. Більш детальну інформацію та приклади можна знайти в документації до бібліотеки.