在Excel中绘制图表也是一个较为常见的用途。基础图形折线图、柱状图和饼图是一种既简单又非常鲜明的表现形式。这里使用前面构造的数据表格，选取部分数据进行绘制

 

基础框架

给一个表格增加一张图表

以一个单元格为边界位置增加一个图表

cell = ws.range((1, 1))  
  
chart = ws.charts.add(left=cell.left, top=cell.top)

 

设置标题

chart.api[1].ChartTitle.Text = '图名'

 

设置图表数据来源

这里数据来源只能是表格的Range类型，所以跨列提取数据是不能直接实现的

chart.set_source_data(ws.range((1, 1)).expand())

 

设置图表类型

chart.chart_type = 'XXX’

具体的类型可以在xlwings库中main文件chart_type属性的注释查看。常用的有：

不设置，竖向柱状图；bar_clustered，横向聚集柱状图；line，折线图；pie，饼图

设置宽高

chart.heiget chart.width

绘制学生语文成绩柱状图

基本完整的代码如下，其中，选取了语文成绩列和姓名列作为数据，因为来源数据必须是表格内部的数据，我们不能直接跨列选到这些数据，所以先将这部分数据转入一张新的表中，再依据这段范围生成图表。图表类型为bar_clustered。

 

app = xlwings.App(visible=True, add_book=False)  
  
app.display_alerts = False  
wb = app.books.open('data.xlsx')  
ws_data = wb.sheets.active  
  
ws = wb.sheets.add()  
cell = ws.range((1, 1))  
chart = ws.charts.add(left=cell.left, top=cell.top)  
name = ws_data.range((1, 2)).expand('down').value  
score = ws_data.range((1, 10)).expand('down').value  
data = [name, score]  
chart_data = [[name[index], score[index]] for index, value in enumerate(score)]  
  
ws.range((1, 1)).value = chart_data  
chart.set_source_data(ws.range((1, 1)).expand())  
chart.api[1].ChartTitle.Text = '语文成绩柱状图'  
chart.chart_type = '[bar_clustered]()'

 

图形效果如下

 

 

多成绩折线图

与前面相同的步骤，提取数据，存入新工作表，绘制图形。图表类型为line。

 

app = xlwings.App(visible=True, add_book=False)  
  
app.display_alerts = False  
wb = app.books.open('data.xlsx')  
ws_data = wb.sheets.active  
  
ws = wb.sheets.add()  
cell = ws.range((1, 1))  
chart = ws.charts.add(left=cell.left, top=cell.top)  
name = ws_data.range((1, 2)).expand('down').value  
score = ws_data.range((1, 10)).expand().value  
print(name)  
print(score)  
chart_data = []  
for index, value in enumerate(score):  
    value.insert(0,name[index])  
    chart_data.append(value)  
ws.range((1, 1)).value = chart_data  
chart.set_source_data(ws.range((1, 1)).expand())  
chart.chart_type = 'line'  
# chart.api[1].ChartTitle.text = '成绩图'

 

效果如下，此处未设置标题，可能是个bug，我电脑设置不了。

选择line_markers类型的图表能看到更多的标记

选择line_stacked类型的堆叠图表能得到类似总分的东西