对比Excel，用Python绘制柱状图时添加Table数据表

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大家好，我是才哥。

最近在做数据可视化的时候，希望在图上同时显示数据表。关于这个需求，用excel可以比较方便，直接快速布局中选择布局5即可。那么，如果我们想用python也来完成这项任务，可以怎么做呢?

期望效果预览：

excel作图效果

1. Excel简单绘制

就很简单了，直接选中数据插入柱状图，然后在图表工具-设计-快速布局中选择相应的布局即可。

案例数据及效果

excel图表设计->快速布局—>布局5

2. Python绘制

那这里我们用到的是matplotlib，bar和table。

将图表元素进行拆解，可以分为柱状图和数据表，刚好matplotlib提供了对应的接口。

2.1 柱状图绘制

先绘制柱状图，案例中是两组数据，所以是组合柱状图。在本次绘制中，有以下几个知识点，可以记一记：

  • 设置标题时的位置(用参数x,y指定)
  • 设置坐标轴标题时用参数rotation旋转方向
  • 设置坐标轴区间范围
  • 显示数据标签(用ax.bar_label方法)
 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import numpy as np 
    2.   
  
  
  
  2. import matplotlib.pyplot as plt 
    3.   
  
  
  
  3.  
    4.   
  
  
  
  4. # 中文及负数显示 
    5.   
  
  
  
  5. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] 
    6.   
  
  
  
  6. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8. # 创建画布 
    9.   
  
  
  
  9. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4), dpi=100) 
    10.   
  
  
  
  10.  
    11.   
  
  
  
  11. # 案例数据 
    12.   
  
  
  
  12. data = [[150, 200,  -50, -100,  -75], 
    13.   
  
  
  
  13.         [300, 125,  -80,  75, -100], 
    14.   
  
  
  
  14.         ] 
    15.   
  
  
  
  15. # 列与行 
    16.   
  
  
  
  16. columns = ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五') 
    17.   
  
  
  
  17. rows = ['才哥', '楠楠'] 
    18.   
  
  
  
  18.  
    19.   
  
  
  
  19. # 作图参数 
    20.   
  
  
  
  20. index = np.arange(len(columns))-0.1 
    21.   
  
  
  
  21. bar_width = 0.4 
    22.   
  
  
  
  22.  
    23.   
  
  
  
  23. # 设置柱状图颜色 
    24.   
  
  
  
  24. colors = ['turquoise', 'coral'] 
    25.   
  
  
  
  25.  
    26.   
  
  
  
  26. # 柱状图 
    27.   
  
  
  
  27. bar1 = plt.bar(index, data[0],  
    28.   
  
  
  
  28.                bar_width, color=colors[0], edgecolor='grey') 
    29.   
  
  
  
  29. bar2 = plt.bar(index+bar_width, data[1], 
    30.   
  
  
  
  30.                bar_width, color=colors[1], edgecolor='grey') 
    31.   
  
  
  
  31.  
    32.   
  
  
  
  32. # 设置标题 
    33.   
  
  
  
  33. ax.set_title('工作日收益情况', fontsize=16, y=1.1,x=0.44) 
    34.   
  
  
  
  34. # 设置坐标轴标题 
    35.   
  
  
  
  35. ax.set_ylabel("元", fontsize=12, color='black', alpha=0.7, rotation=360) 
    36.   
  
  
  
  36. # 设置Y轴区间 
    37.   
  
  
  
  37. ax.set_ylim(-150, 350) 
    38.   
  
  
  
  38.  
    39.   
  
  
  
  39. # 显示数据标签 
    40.   
  
  
  
  40. ax.bar_label(bar1, label_type='edge') 
    41.   
  
  
  
  41. ax.bar_label(bar2, label_type='edge') 
    42.   
  
  
  
  42.  
    43.   
  
  
  
  43. # x,y轴刻度不显示 
    44.   
  
  
  
  44. ax.tick_params(axis=u'both', which=u'both', length=0) 
    45.   
  
  
  
  45. # x轴刻度及刻度值不显示 
    46.   
  
  
  
  46. plt.xticks([]) 
    47.

输出如下：

组合柱状图

2.2. 图表table绘制

先看看图表table的绘制，我们拿案例数据来单独绘制看看：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 创建画布 
    2.   
  
  
  
  2. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4), dpi=100) 
    3.   
  
  
  
  3. # table图表 
    4.   
  
  
  
  4. the_table = plt.table(cellText=data,  
    5.   
  
  
  
  5.                       rowLabels=rows,rowColours=colors, 
    6.   
  
  
  
  6.                       colLabels=columns, cellLoc='center', loc="bottom", 
    7.   
  
  
  
  7.                       bbox=[0, -0.4, 1, 0.24] 
    8.   
  
  
  
  8.                       ) 
    9.

输出如下：

table

关于 plt.table的参数介绍如下：

cellText：表格单元格文本，字符串中的换行符暂不支持，可能导致文本超出单元格边界

cellColours：表格单元格背景色

cellLoc：表格单元格文本的对齐方式，取值范围为{'left', 'center', 'right'}，默认值为'right'

colWidths：表格单元格宽度

rowLabels：表格行表头文本

rowColours：表格行表头背景色

rowLoc：表格行表头文本的对齐方式，取值范围为{'full', 'left', 'right'}，默认值为'left'

colLabels：表格列表头文本

colColours：表格列表头背景色

colLoc：表格列表头文本的对齐方式，取值范围为{'full', 'left', 'right'}，默认值为'left'

loc：单元格相对于子图的位置

bbox：绘制表格的边界框

最后，我们需要做的就是将上述两个图进行组合，组合过程中可能需要做一些格式微调。

2.3. 组合

在本次案例中，对组合图需求有以下几点：

  • 柱状图边框不显示
  • 图表table中列名高度需要高一些，单元格的高度要低一些
  • 图例位置需要和对应行一致

为了实现上诉需求，我们可以通过以下方式来处理：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 设置单元格高度 
    2.   
  
  
  
  2. cellDict = the_table.get_celld() 
    3.   
  
  
  
  3. for i in range(0, len(columns)): 
    4.   
  
  
  
  4.     cellDict[(0, i)].set_height(0.6) 
    5.   
  
  
  
  5.     for j in range(1, len(rows)+1): 
    6.   
  
  
  
  6.         cellDict[(j, i)].set_height(0.4) 
    7.   
  
  
  
  7.  
    8.   
  
  
  
  8. # 设置图表table中行名单元格的高度 
    9.   
  
  
  
  9. cellDict[(1, -1)].set_height(0.4) 
    10.   
  
  
  
  10. cellDict[(2, -1)].set_height(0.4) 
    11.   
  
  
  
  11.  
    12.   
  
  
  
  12. # 设置图表table单元格文本字体 
    13.   
  
  
  
  13. the_table.auto_set_font_size(False) 
    14.   
  
  
  
  14. the_table.set_fontsize(10) 
    15.   
  
  
  
  15.  
    16.   
  
  
  
  16. # 设置图表table单元格边框 
    17.   
  
  
  
  17. for key, cell in the_table.get_celld().items(): 
    18.   
  
  
  
  18.     cell.set_linewidth(0.6) 
    19.   
  
  
  
  19.  
    20.   
  
  
  
  20. # 边框隐藏 
    21.   
  
  
  
  21. ax.spines['top'].set_visible(False) 
    22.   
  
  
  
  22. ax.spines['right'].set_visible(False) 
    23.   
  
  
  
  23. ax.spines['bottom'].set_visible(False) 
    24.   
  
  
  
  24. ax.spines['left'].set_visible(False) 
    25.   
  
  
  
  25.  
    26.   
  
  
  
  26. name = ['', ''] 
    27.   
  
  
  
  27. # 设置图例的位置 
    28.   
  
  
  
  28. ax.legend(name, handlelength=0.7, labelspacing=0.6, 
    29.   
  
  
  
  29.           bbox_to_anchor=(-0.1, -0.23), 
    30.   
  
  
  
  30.           loc='upper left', frameon=False) 
    31.

最终，我们可以得到比较满意的效果：

最终效果

以上就是本次全部内容，大家可以修改参数多试试以熟悉掌握。

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