今天CDA給大家分享的內(nèi)容：Pandas遇上Excel會(huì)擦出什么樣的火花？

作者： 俊欣

來源：關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化

大家好，又是新的一周。

Excel是我們職場(chǎng)打工人接觸最多的辦公室軟件之一，當(dāng)中會(huì)涉及到很多重復(fù)的操作，好在Python為我們提供了很多操作Excel的模塊，能夠幫助我們極大地提高工作效率，從瑣碎的工作時(shí)間中抽出身來。

今天我們要介紹的模塊是xlsxwriter，它的主要功能是在Excel表格當(dāng)中插入數(shù)據(jù)、插入圖表，以及進(jìn)行一系列數(shù)據(jù)的處理，

xlsxwriter模塊安裝

直接在命令行中輸入

pip install xlsxwriter

或者使用豆瓣鏡像

pip install -i https://pypi.douban.com/simple xlsxwriter

安裝成功之后，來看一下如何使用

將多個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)保存到Excel表格當(dāng)中

當(dāng)我們用pandas模塊對(duì)Excel表格進(jìn)行處理的時(shí)候，需要引用xlsxwriter模塊作為內(nèi)在的引擎。我們來實(shí)現(xiàn)一下如何將多個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)保存在一張Excel表格當(dāng)中，并且分成不同的sheet

import pandas as pd # 創(chuàng)建幾個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)集 df1 = pd.DataFrame({'Data': [11, 13, 15, 17]})
df2 = pd.DataFrame({'Data': [21, 23, 25, 27]})
df3 = pd.DataFrame({'Data': [31, 33, 35, 37]}) # 引入xlsxwriter作為引擎，制作ExcelWriter寫入器 writer = pd.ExcelWriter('pandas_multiple.xlsx', engine='xlsxwriter') # 將不同的DataFrame數(shù)據(jù)集寫入不同的sheetd當(dāng)中 df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')
df3.to_excel(writer, sheet_name='Sheet3') # 輸出生成的Excel文件 writer.save()

我們就可以在同級(jí)目錄中看到生成的一個(gè)Excel文件，在不同的Sheet當(dāng)中分別存放著指定的數(shù)據(jù)集

將多個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)集放在一張Sheet當(dāng)中

將多個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)集放在同一張Sheet當(dāng)中，通過當(dāng)中的參數(shù)startcol與startrow，顧名思義就是從哪一行、哪一列開始

df1 = pd.DataFrame({'Data': [11, 13, 15, 17]})
df2 = pd.DataFrame({'Data': [21, 23, 25, 27]})
df3 = pd.DataFrame({'Data': [31, 33, 35, 37]})
df4 = pd.DataFrame({'Data': [41, 43, 45, 47]})

writer = pd.ExcelWriter('pandas_positioning.xlsx', engine='xlsxwriter') # 存放在指定的位置當(dāng)中 df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') # 默認(rèn)位置是從A1開始的 df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startcol=4)
df3.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=8) # 當(dāng)然我們不需要header和index df4.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1',
             startrow=10, startcol=15, header=False, index=False)

writer.save()

如下圖所示

針對(duì)表格中的數(shù)據(jù)繪制直方圖

下面我們來看一下，如何利用Pandas來根據(jù)表格中的數(shù)據(jù)繪制柱狀圖，并且保存在Excel表格當(dāng)中，在xlsxwriter模塊當(dāng)中有add_chart()方法，提供了9中圖表的繪制方法，我們先來看一下柱狀圖的繪制

df = pd.DataFrame({'Data': [10, 20, 30, 20, 15, 30, 45]})
writer = pd.ExcelWriter('pandas_chart.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

workbook  = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1'] # 繪制柱狀圖圖表 chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) # 根據(jù)哪些數(shù)據(jù)來繪制圖表 chart.add_series({'values': '=Sheet1!$B$2:$B$8'}) # 將繪制完成的圖表插入到sheet當(dāng)中 worksheet.insert_chart('D2', chart)

writer.save()

如下圖所示

針對(duì)表格中的數(shù)據(jù)制作折線圖

我們只需要針對(duì)上面的代碼，將type當(dāng)中的column改成line即可繪制折線圖

df = pd.DataFrame({'Data': [10, 20, 30, 20, 15, 30, 45]})
writer = pd.ExcelWriter('pandas_line.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

workbook  = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1'] # 繪制折線圖圖表 chart = workbook.add_chart({'type': 'line'}) # 根據(jù)哪些數(shù)據(jù)來繪制圖表 chart.add_series({'values': '=Sheet1!$B$2:$B$8'}) # 將繪制完成的圖表插入到sheet當(dāng)中 worksheet.insert_chart('D2', chart)

writer.save()

如下圖所示

除了折線圖與直方圖之外，小編也在上面提到，xlsxwriter模塊提供了繪制9中圖表的方法，分別是

• 折線圖：line
• 柱狀圖：column
• 水平折線圖：bar
• 面積圖：area
• 餅圖：pie
• 散點(diǎn)圖：scatter
• 雷達(dá)圖：radar
• 空心餅圖：doughnut
• K線圖：stock

我們僅僅只需要在add_chart()方法當(dāng)中，填入對(duì)應(yīng)的圖表的類型即可

為圖表添加標(biāo)題等輔助內(nèi)容

當(dāng)然圖表繪制出來之后，我們還需要添加例如標(biāo)題、標(biāo)記等輔助內(nèi)容，畢竟我們希望繪制出來的圖表能夠被更多的人給理解，

添加標(biāo)題是去調(diào)用set_title()方法

chart.set_title({'name': '.....'})

添加x軸與y軸上面的標(biāo)注，需要用到的方法是

chart.set_x_axis({'name': '...'})
chart.set_y_axis({'name': '...'})

我們嘗試來繪制一個(gè)直方圖，并且添加上這些輔助信息

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('chart.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet() # Create a new Chart object. chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) # 創(chuàng)建數(shù)據(jù) data = [
    [1, 3, 5, 7, 9],
    [2, 4, 6, 8, 10],
    [3, 6, 9, 12, 15],
]

worksheet.write_column('A1', data[0])
worksheet.write_column('B1', data[1])
worksheet.write_column('C1', data[2]) # 基于指定的數(shù)據(jù)集來繪制圖表 chart.add_series({'values': '=Sheet1!$A$1:$A$5'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$B$1:$B$5'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$C$1:$C$5'}) # 標(biāo)題與標(biāo)注 chart.set_title({"name": "直方圖"})
chart.set_x_axis({'name': '這個(gè)是X軸'})
chart.set_y_axis({'name': '這個(gè)是Y軸'}) # 將繪制出來的圖表插入到sheet當(dāng)中 worksheet.insert_chart('A7', chart)

workbook.close()

如下圖所示

同時(shí)我們還可以將兩種圖表結(jié)合起來，例如是將折線圖與直方圖這兩種圖表結(jié)合起來繪制，通過內(nèi)置的combine()方法

chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$B$2:$B$8'})

line_chart = workbook.add_chart({"type": "line"})
line_chart.add_series({'values': '=Sheet1!$B$2:$B$8'})

chart.combine(line_chart)

如下圖所示

數(shù)據(jù)保留特定位數(shù)

我們可以對(duì)數(shù)據(jù)，尤其是一些小數(shù)，指定保留例如兩位小數(shù)，或者是指定位數(shù)的小數(shù)，代碼如下

df = pd.DataFrame({'Numbers': [1010, 2020, 3030, 2020, 1515, 3030, 4545], 'Percentage': [.1, .2, .33, .25, .5, .75, .45 ], }) writer = pd.ExcelWriter("pandas_column_formats.xlsx", engine='xlsxwriter') df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') workbook = writer.book worksheet = writer.sheets['Sheet1'] # 指定保留小數(shù)的位數(shù) format1 = workbook.add_format({'num_format': '#,##0.00'}) format2 = workbook.add_format({'num_format': '0%'}) # 設(shè)置列的寬度以及保留小數(shù)的位數(shù) worksheet.set_column('B:B', 18, format1) # 不設(shè)置列的寬度，但是設(shè)置保留小數(shù)的位數(shù) worksheet.set_column('C:C', None, format2) writer.save() 

如下圖所示