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Excel的数据可视化和Python有什么不同

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效果预览比较

(1)Python版

流畅丝滑,仿佛生命的跃动。

Excel的数据可视化和Python有什么不同

Python版

(2)Excel版

图样图森破,不落下风,对老表哥而言还带有一种亲切感。

Excel的数据可视化和Python有什么不同

以数据用例来说明,=OFFSET(A1,5,2,3,1) 即表示从 A1 单元格开始,下移 5 格,右移 2 格,再向下选取 3 个,注意:最后的 1 表示选择这一列而不是向右多选一列。

Excel的数据可视化和Python有什么不同

据此,可以预想动态图需要用到的数据,就是用 OFFSET 返回的区域作为折线图的系列值。

(2)开发工具-表单控件

但如果想要动态地修改 OFFSET 返回区域,还需要将其偏移、选取相关的参数绑定到单元格,通过修改单元格的值,来修改函数内部参数。故先设置 F2 、G2 两个单元格分别为下移量和下取量,起始位置选择 C1 即可,如此选取日产能值时就无需右移和右取。

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右键滑块设置控件格式,即可通过滑块来修改单元格的值。

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添加一个名称为“日产能A厂”,其引用位置为 =OFFSET(Sheet1!$C$1,Sheet1!$F$2, ,Sheet1!$G$2, ),省略的两个参数默认值分别为 0 和 1,如此即可通过滑块调整获得日产能值的区域。

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再添加一个日期段,用作折线图的X轴

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右键选择数据,添加Y轴数据。

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在右侧水平轴标签编辑X轴,填写之前设置的名称。

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如果想以每 7 天为一个周期,查看每个周期的数据,还可以设置起始日滑块的步长为 7,然后修改跨度当前值为 7 。

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(5)VBA操作单元格

如果想要像效果预览图中那样自动播放该怎么做呢?答案是使用 VBA 。再从表单控件中选择一个按钮,右键该按钮后选择指定宏,点击新建,开始编辑 VBA 代码。

Excel的数据可视化和Python有什么不同

Python动态图实现

P版样例图的实现见以下代码,具体可参考笔者的另一篇《程序员的求生欲:用python给女友一个七夕惊喜二维码吧》,其中以动态条形图为例,详细说明了制图思路和完整的实现过程(以及其他加料技巧)。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as ani
import pandas as pd
import datetime

df = pd.read_excel(r"D:\动态折线图数据样例.xlsx")  # 读取原始数据
t = datetime.datetime(2020,7,1) # 起始日期
fig = plt.figure(figsize=(10,6))  # 画布
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Microsoft YaHei"] # 字体设为微软雅黑
timeSlot = list(range(1,63)) + [62]*20  # 时间轴
items = ["A厂", "SSS能源", "XX重工"]  # 单位列表
colors = ["#6495ED", "#FF8C00", "#B0C4DE"] # 颜色列表

def draw(date):
    # 数据处理 ------
    date_list = []  # 需绘制的日期段
    for d in range(date):
        date_list.append(t + datetime.timedelta(days=d))
    current_date = t + datetime.timedelta(days=date)  # 最新一天
    _df = df[df["日期"]

结果:

Excel的数据可视化和Python有什么不同

到此,关于“Excel的数据可视化和Python有什么不同”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


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