京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
使用Python导出Excel图表以及导出为图片的方法
本篇讲下如何使用纯python代码将excel 中的图表导出为图片。这里需要使用的模块有win32com、pythoncom模块。
网上经查询有人已经写好的模块pyxlchart,具体代码如下:
from win32com.client import Dispatch
import os
import pythoncom
class Pyxlchart(object):
"""
This class exports charts in an Excel Spreadsheet to the FileSystem
win32com libraries are required.
"""
def __init__(self):
pythoncom.CoInitialize()
self.WorkbookDirectory = ''
self.WorkbookFilename = ''
self.GetAllWorkbooks = False
self.SheetName = ''
self.ChartName = ''
self.GetAllWorkbookCharts = False
self.GetAllWorksheetCharts = False
self.ExportPath = ''
self.ImageFilename = ''
self.ReplaceWhiteSpaceChar = '_'
self.ImageType = 'jpg'
def __del__(self):
pass
def start_export(self):
if self.WorkbookDirectory == '':
return "WorkbookDirectory not set"
else:
self._export()
def _export(self):
"""
Exports Charts as determined by the settings in class variabels.
"""
excel = Dispatch("excel.application")
excel.Visible = False
wb = excel.Workbooks.Open(os.path.join(self.WorkbookDirectory ,self.WorkbookFilename))
self._get_Charts_In_Worksheet(wb,self.SheetName,self.ChartName)
wb.Close(False)
excel.Quit()
def _get_Charts_In_Worksheet(self,wb,worksheet = "", chartname = ""):
if worksheet != "" and chartname != "":
sht = self._change_sheet(wb,worksheet)
cht = sht.ChartObjects(chartname)
self._save_chart(cht)
return
if worksheet == "":
for sht in wb.Worksheets:
for cht in sht.ChartObjects():
if chartname == "":
self._save_chart(cht)
else:
if chartname == cht.Name:
self._save_chart(cht)
else:
sht = wb.Worksheets(worksheet)
for cht in sht.ChartObjects():
if chartname == "":
self._save_chart(cht)
else:
if chartname == cht.Name:
self._save_chart(cht)
def _change_sheet(self,wb,worksheet):
try:
return wb.Worksheets(worksheet)
except:
raise NameError('Unable to Select Sheet: ' + worksheet + ' in Workbook: ' + wb.Name)
def _save_chart(self,chartObject):
imagename = self._get_filename(chartObject.Name)
savepath = os.path.join(self.ExportPath,imagename)
print savepath
chartObject.Chart.Export(savepath,self.ImageType)
def _get_filename(self,chartname):
"""
Replaces white space in self.WorkbookFileName with the value given in self.ReplaceWhiteSpaceChar
If self.ReplaceWhiteSpaceChar is an empty string then self.WorkBookFileName is left as is
"""
if self.ImageFilename == '':
self.ImageFilename == chartname
if self.ReplaceWhiteSpaceChar != '':
chartname.replace(' ',self.ReplaceWhiteSpaceChar)
if self.ImageFilename != "":
return self.ImageFilename + "_" + chartname + "." + self.ImageType
else:
return chartname + '.' + self.ImageType
if __name__ == "__main__":
xl = Pyxlchart()
xl.WorkbookDirectory = "\\\\maawtns01\\discipline\\procurement\\MATERIEL\\Raw Material\\Data Management\\Hawk"
xl.WorkbookFilename = "Hawk Workability KPI.xlsm"
xl.SheetName = ""
xl.ImageFilename = "MyChart1"
xl.ExportPath = "d:\\pycharts"
xl.ChartName = ""
xl.start_export()
print "This file does not currently allow direct access"
print "Please import PyXLChart and run start_export()"
这里还使用Excel vba将chart另存为图片篇中创建的chart_column.xlsx表,使用上面的模块的方法如下:
from pyxlchart import Pyxlchart
xl = Pyxlchart()
xl.WorkbookDirectory = "D:\\"
xl.WorkbookFilename = "chart_column.xlsx"
xl.SheetName = ""
#xl.ImageFilename = "MyChart1"
xl.ExportPath = "d:\\"
xl.ChartName = ""
xl.start_export()
由于有该表里有多张图表,所以上面未指定xl.ImageFilename ,使用示例如下:


Excel vba将chart另存为图片
python下使用xlswriter模块,可以轻松在excel 中创建图片,不过想实现将生成的chart图表导出为图片,在email 中导入图片的目标 。经网上查询未找到通过python代码将excel 中已经生成的图片导出为图片的方法,不过通过变通方法,使用excel 内的vba 宏却可以轻松将图片导出。
1、导出单张图片
python 创建chart图片代码:
#coding: utf-8
import xlsxwriter
import random
def get_num():
return random.randrange(0, 201, 2)
workbook = xlsxwriter.Workbook('analyse_spider.xlsx') #创建一个Excel文件
worksheet = workbook.add_worksheet() #创建一个工作表对象
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) #创建一个图表对象
#定义数据表头列表
title = [u'业务名称',u'星期一',u'星期二',u'星期三',u'星期四',u'星期五',u'星期六',u'星期日',u'平均流量']
buname= [u'运维之路',u'就要IT',u'baidu.com',u'361way.com',u'91it.org'] #定义频道名称
#定义5频道一周7天流量数据列表
data = []
for i in range(5):
tmp = []
for j in range(7):
tmp.append(get_num())
data.append(tmp)
format=workbook.add_format() #定义format格式对象
format.set_border(1) #定义format对象单元格边框加粗(1像素)的格式
format_title=workbook.add_format() #定义format_title格式对象
format_title.set_border(1) #定义format_title对象单元格边框加粗(1像素)的格式
format_title.set_bg_color('#cccccc') #定义format_title对象单元格背景颜色为
#'#cccccc'的格式
format_title.set_align('center') #定义format_title对象单元格居中对齐的格式
format_title.set_bold() #定义format_title对象单元格内容加粗的格式
format_ave=workbook.add_format() #定义format_ave格式对象
format_ave.set_border(1) #定义format_ave对象单元格边框加粗(1像素)的格式
format_ave.set_num_format('0.00') #定义format_ave对象单元格数字类别显示格式
#下面分别以行或列写入方式将标题、业务名称、流量数据写入起初单元格,同时引用不同格式对象
worksheet.write_row('A1',title,format_title)
worksheet.write_column('A2', buname,format)
worksheet.write_row('B2', data[0],format)
worksheet.write_row('B3', data[1],format)
worksheet.write_row('B4', data[2],format)
worksheet.write_row('B5', data[3],format)
worksheet.write_row('B6', data[4],format)
#定义图表数据系列函数
def chart_series(cur_row):
worksheet.write_formula('I'+cur_row, \
'=AVERAGE(B'+cur_row+':H'+cur_row+')',format_ave) #计算(AVERAGE函数)频
#道周平均流量
chart.add_series({
'categories': '=Sheet1!$B$1:$H$1', #将“星期一至星期日”作为图表数据标签(X轴)
'values': '=Sheet1!$B$'+cur_row+':$H$'+cur_row, #频道一周所有数据作
#为数据区域
'line': {'color': 'black'}, #线条颜色定义为black(黑色)
'name': '=Sheet1!$A$'+cur_row, #引用业务名称为图例项
})
for row in range(2, 7): #数据域以第2~6行进行图表数据系列函数调用
chart_series(str(row))
chart.set_size({'width': 577, 'height': 287}) #设置图表大小
chart.set_title ({'name': u'爬虫分析'}) #设置图表(上方)大标题
chart.set_y_axis({'name': 'count'}) #设置y轴(左侧)小标题
worksheet.insert_chart('A8', chart) #在A8单元格插入图表
workbook.close() #关闭Excel文档

由于这里只有一张图片,通过vba 代码很容易生成图片 。方法为,打开该excel 图表,通过alt + F11 快捷键打开宏编辑界面;打开VB编辑器的立即窗口:”视图“-”立即窗口“,或者使用快捷键"Ctrl + G" ,接着输入如下代码
activesheet.ChartObjects(1).Chart.Export "C:\chart.png"
按 " Enter " 键后,会在C盘生成上面的生成的chart图表。
二、导出多张图表
python代码如下:
#coding: utf-8
import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('chart_column.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
bold = workbook.add_format({'bold': 1})
# 这是个数据table的列
headings = ['Number', 'Batch 1', 'Batch 2']
data = [
[2, 3, 4, 5, 6, 7],
[10, 40, 50, 20, 10, 50],
[30, 60, 70, 50, 40, 30],
]
worksheet.write_row('A1', headings, bold)
worksheet.write_column('A2', data[0])
worksheet.write_column('B2', data[1])
worksheet.write_column('C2', data[2])
############################################
#创建一个图表,类型是column
chart1 = workbook.add_chart({'type': 'column'})
# 配置series,这个和前面wordsheet是有关系的。
chart1.add_series({
'name': '=Sheet1!$B$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7',
})
# Configure a second series. Note use of alternative syntax to define ranges.
chart1.add_series({
'name': ['Sheet1', 0, 2],
'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
})
# Add a chart title and some axis labels.
chart1.set_title ({'name': 'Results of sample analysis'})
chart1.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart1.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})
# Set an Excel chart style.
chart1.set_style(11)
# Insert the chart into the worksheet (with an offset).
worksheet.insert_chart('D2', chart1, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
#######################################################################
#
# Create a stacked chart sub-type.
#
chart2 = workbook.add_chart({'type': 'column', 'subtype': 'stacked'})
# Configure the first series.
chart2.add_series({
'name': '=Sheet1!$B$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7',
})
# Configure second series.
chart2.add_series({
'name': '=Sheet1!$C$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7',
})
# Add a chart title and some axis labels.
chart2.set_title ({'name': 'Stacked Chart'})
chart2.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart2.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})
# Set an Excel chart style.
chart2.set_style(12)
# Insert the chart into the worksheet (with an offset).
worksheet.insert_chart('D18', chart2, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
#######################################################################
#
# Create a percentage stacked chart sub-type.
#
chart3 = workbook.add_chart({'type': 'column', 'subtype': 'percent_stacked'})
# Configure the first series.
chart3.add_series({
'name': '=Sheet1!$B$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7',
})
# Configure second series.
chart3.add_series({
'name': '=Sheet1!$C$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7',
})
# Add a chart title and some axis labels.
chart3.set_title ({'name': 'Percent Stacked Chart'})
chart3.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart3.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})
# Set an Excel chart style.
chart3.set_style(13)
# Insert the chart into the worksheet (with an offset).
worksheet.insert_chart('D34', chart3, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
workbook.close()
同一数据源上面创建了三种类型的图 ,由于有三张图,上面的导出一张图的方法肯定是不行了,这里打开宏,创建如下宏内容:
Sub exportimg()
Dim XlsChart As ChartObject
For Each XlsChart In Worksheets("Sheet1").ChartObjects
XlsChart.Chart.Export Filename:="C:\" & XlsChart.Name & ".jpg", FilterName:="JPG"
Next
End Sub
该示例这里就不再截图,具体可以自行运行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12