pandas处理excel相关，插入折线图并保存xlsx文件用的，搬运一篇外网文章里的内容吧。

先放英文原文链接：原文链接

这里好像并没有用到matplotlib，而是直接用了pandas里面的产生insert_chart（）的方法。
大致过程如下：

首先嘛，导包之后，
先用xlsxwriter（第三方库，如果没有的话需要pip安装）作为engine，声明一个writer=pd.DataFrame(r’文件绝对路径’ , engine=‘xlsxwriter’)
然后就是往writer里df.to_excel(writer , sheet_name=‘工作表名字’)，这里的df就是pandas的dataframe了。

接下来就比较有趣了：

workbook  = writer.book
worksheet = writer.sheets['工作表名字']

暂时来说，没搞懂这一步的原理是啥，暂时照搬了。。
感觉这里的worksheet跟dataframe又是不同的东西，毕竟有worksheet.insert_chart()，却没有df.insert_chart()。。

然后就可以用整理好的df中的数据，进行画图（生成chart）了
先是实例化一个chart对象

chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})

中间应该是通过for in循环，逐行逐列把数据往chart对象里添加，原文中的代码如下：

#Configure the series of the chart from the dataframe data.
for i in range(len(categories)):col = i + 1chart.add_series({'name':       ['Sheet1', 0, col],'categories': ['Sheet1', 1, 0,   max_row, 0],'values':     ['Sheet1', 1, col, max_row, col],})

实际应用中，如果数据量过大，还会出现提示类似“最多只能处理255项数据”的报错，而且整个折线图会崩掉，然后啥都不显示的样子。。
所以最好还是选择比较合适的展现粒度，做好pivot_table再画图会比较好。

然后还可以设置X轴和Y轴：

#Configure the chart axes.
chart.set_x_axis({'name': 'Index'})
chart.set_y_axis({'name': 'Value', 'major_gridlines': {'visible': False}})

以上两块，就是原文中关于画图相关的代码了。
然后就是把chart对象插到worksheet中：

# Insert the chart into the worksheet.
worksheet.insert_chart('G2', chart)

第一个参数为excel对应的单元格坐标，第二个是插完数据的chart对象。

最后，别忘了保存文件～

# Close the Pandas Excel writer and output the Excel file.
writer.save()

后记：
由于百度上找到的教程，基本上都是到产生了图片就完结，或者使用到其他的一些辅助库来实现往excel里插入png文件。。
没错，大概是先用matplotlib画图，然后产生了图片文件，再通过文件操作把图片文件插到worksheet的方式来实现的。
然后我就翻到外面去找了这么个教程。
万幸的是，原文的链接貌似并不需要一些特殊手段就能打开。

PS：
吐槽一句，这文章的发布按钮里面为啥会给转载之类的加上那么多限制…
关键是我在原文页面也没见着说允许转载之类的。。
以上内容也算是追加了一丢丢我自己的感悟，所以只能厚颜无耻地选择了原创。。
先这样吧。。

仅作记录，欢迎交流～

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