PX04-用 Python 读 Excel 画折线图，还能直接插回 Excel 文件

适用版本：Python 3.10+ / pandas 2.0+ / matplotlib 3.x / xlwings 0.24.3+

依赖：pandas、matplotlib、xlwings

平台：Windows（xlwings 需要本机安装 Microsoft Excel）

1. 为什么需要这套方案

做报表的朋友大概都有这种经历：业务方拿到 Excel，转头就问"能不能带个趋势图？"。行吧，画就画，可你用 Excel 自带图表辛辛苦苦做完，发过去第二天人又来了------数据更新了，图得重做。

手动截图、粘贴、对齐位置，一次两次还行，天天来谁受得了。

这篇讲一个我自己用了挺久的套路：用 Python 从 Excel 读数据，matplotlib 画图，然后直接把图片插回同一张 Excel 工作表里。脚本写好之后，数据一变重跑一下就行，全程不用手动碰。

2. 工具分工

环节	工具	理由
从 Excel 读数据	xlwings	文件可能有合并表头/格式，xlwings 读的是"所见即所得"的当前区域
计算与整理	pandas	转成 DataFrame 后排序、重采样都方便
画图	matplotlib	样式可控，能出高质量图
插回 Excel	xlwings `sheet.pictures.add()`	唯一能把图片落到指定单元格位置的方案

3. 完整实现

直接上代码，注释写得很细，复制过去改改路径就能跑：

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import xlwings as xw
from pathlib import Path

DATA_DIR = Path(r"D:\MTCResearch\Python-excels\data")
SRC = DATA_DIR / "本月份上衣销量数据.xlsx"

# -------------------------------------------------------------
# 中文字体配置（Windows）------这两行千万别忘了！
# 不配置的话，所有中文都会渲染成"□□□"方框
# -------------------------------------------------------------
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei", "Microsoft YaHei"]   # 前者优先，后者兜底
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False   # 解决负号显示为方块的问题

with xw.App(visible=False, add_book=False) as app:
    wb = app.books.open(SRC)
    sheet = wb.sheets[0]

    # ---------------------------------------------------------
    # 第一步：把 Excel 当前区域读成 DataFrame
    # options(pd.DataFrame, ...) 的第一个参数指定"返回类型"
    # expand="table" 从 A1 向下向右扩展到连续数据边界
    #
    # 注意：默认会把【第一列当作行索引】，本例第一列是日期，正好拿来做横轴；
    #      若你的首列是普通数据（如"序号"），加 index=False 关掉这个行为
    # ---------------------------------------------------------
    df = sheet.range("A1").options(pd.DataFrame, expand="table").value

    # 保险起见统一类型：Excel 存的数字常常被读成 float
    df["销量"] = df["销量"].astype(float)
    print(df.head())
    #           类型     销量
    # 日期
    # 2021-07-01  上衣  691.0
    # 2021-07-02  上衣  121.0
    # 2021-07-03  上衣  118.0
    # 2021-07-04  上衣  879.0
    # 2021-07-05  上衣  470.0

    # ---------------------------------------------------------
    # 第二步：画图
    # figsize 单位是英寸，(12, 6) 是 12:6 的宽屏比例
    # dpi=100 → 输出 1200×600 像素
    # ---------------------------------------------------------
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6), dpi=100)
    ax.plot(df.index, df["销量"], marker="o", linewidth=1.5, color="#C00000")
    ax.set_title("本月份上衣销量趋势", fontsize=14)
    ax.set_xlabel("日期")
    ax.set_ylabel("销量（件）")
    ax.grid(alpha=0.3, linestyle="--")
    fig.autofmt_xdate()          # 日期标签自动倾斜，避免重叠
    fig.tight_layout()           # 自动裁剪白边

    # ---------------------------------------------------------
    # 第三步：插入 Excel
    # name     → 图片在 Excel 中的名称（相当于"图层名"）
    # update   → True 表示已存在同名图片时【替换】，False 会叠加上去
    # left/top → 以 E3 单元格的左上角为锚点（单位：磅 point）
    # ---------------------------------------------------------
    pic = sheet.pictures.add(
        fig,
        name="折线图",
        update=True,
        left=sheet.range("E3").left,
        top=sheet.range("E3").top,
    )
    print(pic)      # <Picture '折线图' in <Sheet [本月份上衣销量数据.xlsx]Sheet1>>

    # ---------------------------------------------------------
    # 第四步：释放资源
    # 不 close 的话，matplotlib 会累计 figure 并在超过 20 个时告警
    # ---------------------------------------------------------
    plt.close(fig)

    wb.save()
    wb.close()

4. 6 个你很可能踩的坑

这些都是我实打实踩过的坑，列出来帮你省点时间。

4.1 中文乱码：这两行千万别忘了

python 复制代码

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei", "Microsoft YaHei"]  # 指定中文字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False                        # 修复负号变方块

只写第一行不行------中文能显示，但坐标轴上的负号 - 会变成方块，因为默认字体里没有对应的字形。两行必须同时加。

各平台可用的中文字体：

平台	推荐字体名
Windows	`SimHei`（黑体）、`Microsoft YaHei`（微软雅黑）
macOS	`Arial Unicode MS`、`PingFang SC`
Linux	需手动安装 `Noto Sans CJK SC`，再 `fc-list :lang=zh` 查名称

4.2 `options(pd.DataFrame)` 默认吃掉第一列

python 复制代码

df = sheet.range("A1").options(pd.DataFrame, expand="table").value

这行默认把第一列作为行索引。本例第一列是日期，正好当横轴用，感觉还挺方便。但如果你的第一列是普通数据（比如"序号"），数据就会被"吃掉"变成索引，人都懵了------怎么少了一列？

关掉它：

python 复制代码

df = sheet.range("A1").options(pd.DataFrame, expand="table", index=False).value

对应的还有 header=False（不把第一行当列名），需要的时候也记得加。

4.3 重跑脚本，图越叠越多

pictures.add() 每调用一次就插入一张新图。如果你不带 update=True 就反复运行脚本，工作表上会叠着一堆一模一样的图，而且肉眼很难发现------因为它们完美重合了。

下次你手动拖动图片的时候，下面还藏着十张八张，那画面太美......

养成习惯： update=True 加上。

4.4 定位图片别写死像素

python 复制代码

left=sheet.range("E3").left      # E3 左边缘距工作表左边的距离（磅）
top=sheet.range("E3").top        # E3 上边缘距工作表顶部的距离（磅）

用单元格坐标来定位，好处是插入列、调整行高之后，图片锚点会自动跟着走。

如果你写 left=300, top=50 这种魔法数字，哪天表格前面加了一列，图就飘到不知道哪儿去了。

需要缩放的话，再加 width / height（单位也是磅）或者 scale=0.8。

4.5 一定要 `plt.close(fig)`，不然内存炸

matplotlib 的 figure 不会自动回收。你要是在循环里给几十个 sheet 各画一张图，又忘了 close()，第 21 张就会弹警告：

RuntimeWarning: More than 20 figures have been opened.

内存也会一路涨。画完即关，这是个好习惯。

4.6 不需要插回 Excel？直接存图片更省事

如果你的需求只是"出一张图"，不需要嵌回 Excel，那直接 savefig 就完事儿了，也完全不依赖 Excel：

python 复制代码

fig.savefig(DATA_DIR / "销量趋势.png", dpi=150, bbox_inches="tight")

bbox_inches="tight" 能帮你把多余的白边裁掉，出图更清爽。

5. 常见报错对照表

踩坑多了，整理了一份速查表，遇到问题先对照看看：

报错 / 现象	什么情况	怎么修
图上中文全是 `□□□` 方块	没配置中文字体	加 `font.sans-serif` 那行
负号也是方块	缺 `axes.unicode_minus=False`	补上，这两行要成双成对
每次运行图越来越多、越叠越厚	`update=False` 或者没写	改成 `update=True`
报 `More than 20 figures` 警告	没 `plt.close()`	画完就关，别攒着
插进 Excel 的图是空白的	你先 `close()` 了再 `add`	顺序反了，先 add 再 close
第一列数据"消失"了	`options(pd.DataFrame)` 默认吃首列作索引	加 `index=False`
任务管理器里一堆 `EXCEL.EXE` 关不掉	没用 `with` / 没 `quit()`	用 `with xw.App() as app` 包起来
日期横轴挤成一团看不清	标签太长了	加 `fig.autofmt_xdate()` 自动倾斜

6. 小结

这套"读 Excel → 画图 → 插回 Excel"的流程，核心就三点：

用 xlwings 读写 Excel，所见即所得，不破坏原表格式；
用 matplotlib 画图，样式可控、质量高；
用 update=True + 单元格锚点定位，脚本可重复运行，数据更新后一键重出图。

把这套脚本固化下来，以后业务方再要趋势图，你只需要改改数据文件路径，跑一下，完事儿。

PX04-用 Python 读 Excel 画折线图，还能直接插回 Excel 文件

1. 为什么需要这套方案

2. 工具分工

3. 完整实现

4. 6 个你很可能踩的坑

4.1 中文乱码：这两行千万别忘了

4.2 options(pd.DataFrame) 默认吃掉第一列

4.3 重跑脚本，图越叠越多

4.4 定位图片别写死像素

4.5 一定要 plt.close(fig)，不然内存炸

4.6 不需要插回 Excel？直接存图片更省事

5. 常见报错对照表

6. 小结

4.2 `options(pd.DataFrame)` 默认吃掉第一列

4.5 一定要 `plt.close(fig)`，不然内存炸