将 Python 生成的图表写入 Excel 文件是数据分析和可视化中常见的需求。Python 提供了多种库（如 matplotlib、openpyxl 和 xlsxwriter）来实现这一功能。本文将详细介绍如何使用 Python 创建图表并将其嵌入 Excel 文件，涵盖所需工具、代码示例以及注意事项。

1. 准备工作

在开始之前，需要安装以下 Python 库：

• matplotlib：用于生成图表。
• openpyxl：用于操作 Excel 文件，支持将图表嵌入。
• xlsxwriter：另一种操作 Excel 文件的库，适合生成复杂的图表。
• pandas：用于数据处理，便于生成 Excel 文件中的表格数据。

可以通过以下命令安装这些库：

pip install matplotlib openpyxl xlsxwriter pandas

此外，确保系统中已安装 Microsoft Excel 或兼容的软件（如 LibreOffice）以查看生成的 Excel 文件。

2. 使用xlsxwriter 将图表写入 Excel

xlsxwriter 是一个功能强大的库，支持直接在 Excel 文件中创建图表。以下是一个示例，展示如何生成一个折线图并将其写入 Excel 文件。

示例代码：生成折线图并写入 Excel

import pandas as pd
import xlsxwriter

# 创建示例数据
data = {
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
    'Sales': [200, 240, 270, 300, 320]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建 Excel 文件
workbook = xlsxwriter.Workbook('chart_example.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 写入数据到 Excel
for row_num, (month, sales) in enumerate(zip(df['Month'], df['Sales'])):
    worksheet.write(row_num + 1, 0, month)  # 写入月份
    worksheet.write(row_num + 1, 1, sales)  # 写入销量

# 创建折线图
chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})

# 配置图表数据
chart.add_series({
    'name': 'Sales Data',
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$6',  # X轴数据范围
    'values': '=Sheet1!$B$2:$B$6',      # Y轴数据范围
})

# 设置图表标题和轴标签
chart.set_title({'name': 'Monthly Sales'})
chart.set_x_axis({'name': 'Month'})
chart.set_y_axis({'name': 'Sales'})

# 将图表插入工作表
worksheet.insert_chart('D2', chart)

# 关闭工作簿
workbook.close()

代码说明

1. 数据准备：使用 pandas 创建一个包含月份和销量的简单数据集。
2. 创建 Excel 文件：通过 xlsxwriter.Workbook 创建一个新的 Excel 文件，并添加一个工作表。
3. 写入数据：将数据写入 Excel 表格的指定单元格。
4. 创建图表：使用 add_chart 方法创建折线图，并通过 add_series 指定数据范围。
5. 设置图表属性：设置标题、X 轴和 Y 轴的标签。
6. 插入图表：将图表插入到工作表的指定位置（例如 'D2'）。
7. 保存文件：关闭工作簿，保存 Excel 文件。

运行代码后，将生成一个名为 chart_example.xlsx 的文件，包含数据表格和折线图。

3. 使用openpyxl 将matplotlib 图表写入 Excel

如果需要更复杂的图表（如 matplotlib 提供的多样化可视化），可以使用 openpyxl 将生成的图表图片嵌入 Excel 文件。以下是一个示例，展示如何生成柱状图并嵌入 Excel。

示例代码：生成柱状图并嵌入 Excel

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
import io

# 创建示例数据
data = {
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
    'Sales': [200, 240, 270, 300, 320]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建柱状图
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.bar(df['Month'], df['Sales'], color='skyblue')
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.tight_layout()

# 将图表保存到内存中的字节流
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
buf.seek(0)

# 创建 Excel 文件
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = 'Sales Data'

# 写入数据到 Excel
ws.append(['Month', 'Sales'])  # 写入表头
for row in df.itertuples(index=False):
    ws.append([row.Month, row.Sales])

# 将图表图片插入 Excel
img = Image(buf)
ws.add_image(img, 'D2')

# 保存 Excel 文件
wb.save('chart_example_openpyxl.xlsx')

# 关闭字节流
buf.close()

代码说明

1. 生成图表：使用 matplotlib 创建一个柱状图，并设置标题、轴标签等。
2. 保存到内存：将图表保存为 PNG 格式的字节流（io.BytesIO），避免生成临时文件。
3. 创建 Excel 文件：使用 openpyxl.Workbook 创建 Excel 文件，并写入数据。
4. 插入图片：通过 openpyxl.drawing.image.Image 将图表图片插入到指定单元格（例如 'D2'）。
5. 保存文件：保存生成的 Excel 文件。

运行代码后，将生成一个名为
chart_example_openpyxl.xlsx 的文件，包含数据表格和嵌入的柱状图。

4. 两种方法的比较

• 如果需要生成标准的 Excel 图表（如折线图、柱状图），推荐使用 xlsxwriter，因为它直接生成 Excel 原生图表，文件更小且可编辑。
• 如果需要复杂的可视化（如热图、3D 图形），推荐使用 matplotlib 结合 openpyxl，但需要注意图片嵌入会增加文件大小。

5. 注意事项

1. 依赖管理：确保安装了所有必要的库，并检查版本兼容性。
2. 文件路径：保存 Excel 文件时，确保路径有效且有写入权限。
3. 图表大小：在 matplotlib 中设置适当的 figsize，以确保图表在 Excel 中显示清晰。
4. 性能问题：嵌入大量图片可能会导致 Excel 文件变大，影响打开速度。
5. 兼容性：生成的 Excel 文件应在 Microsoft Excel 或 LibreOffice 中测试，确保图表正确显示。

6. 扩展：批量生成图表

如果需要为多组数据生成多个图表，可以通过循环创建多个工作表或图表。例如，使用 xlsxwriter：

import pandas as pd
import xlsxwriter

# 示例数据
data = {
    'Category': ['A', 'B', 'C'],
    'Sales1': [200, 240, 270],
    'Sales2': [300, 280, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建 Excel 文件
workbook = xlsxwriter.Workbook('multi_chart_example.xlsx')

for i, col in enumerate(['Sales1', 'Sales2']):
    worksheet = workbook.add_worksheet(f'Sheet{i+1}')
    
    # 写入数据
    worksheet.write(0, 0, 'Category')
    worksheet.write(0, 1, col)
    for row_num, (cat, val) in enumerate(zip(df['Category'], df[col])):
        worksheet.write(row_num + 1, 0, cat)
        worksheet.write(row_num + 1, 1, val)
    
    # 创建折线图
    chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
    chart.add_series({
        'name': col,
        'categories': f'=Sheet{i+1}!$A$2:$A$4',
        'values': f'=Sheet{i+1}!$B$2:$B$4',
    })
    
    # 设置图表标题
    chart.set_title({'name': f'{col} by Category'})
    
    # 插入图表
    worksheet.insert_chart('D2', chart)

# 保存文件
workbook.close()

此代码为每组数据（Sales1 和 Sales2）生成一个工作表和对应的折线图。

7. 结论

通过 xlsxwriter 或 openpyxl 结合 matplotlib，可以将 Python 生成的图表轻松写入 Excel 文件。选择哪种方法取决于你的需求：如果追求简单和原生支持，选择 xlsxwriter；如果需要高度自定义的图表，选择 openpyxl 结合 matplotlib。另外，xlwings也提供了把图表写回EXCEL工作表的功能，大家感兴趣的话也可以去了解和探索。希望本文的代码和说明能帮助你顺利完成图表嵌入任务！