Использование ExcelWriter для создания визуализаций в Excel с помощью кода Python
Excel широко используется для анализа данных и имеет множество функций для анализа, манипулирования, визуализации и т. Д. Использование Excel должно быть одним из основных навыков, необходимых для аналитика данных, аналитика продукта и бизнес-аналитика. Это помогает понять данные и то, как мы можем использовать их для получения полезной информации.
Python также широко используется для анализа данных и преодолевает недостатки Excel. Имея немного знаний о Python, мы можем улучшить наши навыки анализа данных, а также получить более полезную информацию.
Объединение Excel и Python может быть плодотворным и сделать анализ данных более интересным. ExcelWriter используется для выполнения различных операций Excel с использованием Python. Он предоставляет широкий спектр функций, таких как создание Excel, запись данных в лист Excel, создание визуализаций в Excel и т. Д.
В этой статье мы рассмотрим ExcelWriter и создадим с его помощью несколько визуализаций.
Давайте начнем…
Установка необходимых библиотек
Excelwriter определен в Pandas, поэтому нам не нужно устанавливать его отдельно.
Импорт необходимых библиотек
На этом этапе мы импортируем все библиотеки, необходимые для чтения Excel и создания визуализаций в Excel с помощью Python.
import pandas as pd import numpy as np
Загрузка набора данных
В этой статье мы рассмотрим знаменитый набор данных о диабете, который можно загрузить из онлайн-источников. Кроме того, мы создадим файл Excel с помощью Excel Writer, в котором мы будем создавать визуализации.
df = pd.DataFrame(pd.read_csv("/content/test.csv"))
writer = pd.ExcelWriter('diabetes.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=2)
Создание визуализации в Excel
На этом этапе мы создадим различные типы визуализации, запишем их в созданный файл Excel и затем сохраним визуализацию. Перед созданием визуализаций мы также создадим объекты, которые писатель будет использовать для дальнейших манипуляций.
Приведенный ниже код создаст объекты и различные графики, такие как гистограмма, точечная диаграмма, линейная диаграмма и диаграмма с областями.
book = writer.book
sheet = writer.sheets['Sheet1']
# Title
bold = book.add_format({'bold': True, 'size': 24})
sheet.write('A1', 'Diabetes', bold)
format1 = book.add_format({'font_color': '#E93423'})
sheet.conditional_format('B4:E8', {'type': 'cell', 'criteria': '<=', 'value': 0, 'format': format1})
# Bar Chart
chart = book.add_chart({'type': 'column'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!B4:B90', 'name': '=Sheet1!B3', 'categories': '=Sheet1!$A$4:$A$8'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!C4:C90', 'name': '=Sheet1!C3'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!D4:D90', 'name': '=Sheet1!D3'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!E4:E90', 'name': '=Sheet1!E3'})
sheet.insert_chart('K2', chart)
# Scatter Chart
chart = book.add_chart({'type': 'scatter'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!F4:F90', 'name': '=Sheet1!B3', 'categories': '=Sheet1!$A$4:$A$8'})
sheet.insert_chart('K20', chart)
# Line Chart
chart = book.add_chart({'type': 'line'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!F4:F90', 'name': '=Sheet1!B3', 'categories': '=Sheet1!$A$4:$A$8'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!G4:G90', 'name': '=Sheet1!C3'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!H4:H90', 'name': '=Sheet1!D3'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!I4:I90', 'name': '=Sheet1!E3'})
sheet.insert_chart('S2', chart)
# Area Chart
chart = book.add_chart({'type': 'area'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!A4:F90', 'name': '=Sheet1!B3', 'categories': '=Sheet1!$A$4:$A$8'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!B4:G90', 'name': '=Sheet1!C3'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!H4:H90', 'name': '=Sheet1!D3'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!I4:I90', 'name': '=Sheet1!E3'})
sheet.insert_chart('S20', chart)
writer.save()
Здесь вы можете наглядно визуализировать различные типы диаграмм, которые мы создали с помощью Excel Writer. Мы создали эти визуализации непосредственно в листе Excel, поэтому вам нужно открыть Excel, чтобы визуализировать эти графики. Попробуйте это с разными наборами данных, создайте разные визуализации и дайте мне знать ваши комментарии в разделе ответов.
Эта статья написана в сотрудничестве с Пиюшем Ингале.
Прежде чем ты уйдешь
Спасибо за чтение! Если вы хотите связаться со мной, свяжитесь со мной по адресу [email protected] или в моем профиле LinkedIn. Вы можете просмотреть мой профиль Github для различных проектов по науке о данных и руководств по пакетам. Кроме того, не стесняйтесь изучать мой профиль и читать разные мои статьи, связанные с наукой о данных.
