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)

 
 
 
 
  
  
  
  import numpy as np   
  
  
  import matplotlib.pyplot as plt   
  
  
     
  
  
  # 中文及负数显示   
  
  
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']   
  
  
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   
  
  
     
  
  
  # 创建画布   
  
  
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4), dpi=100)   
  
  
     
  
  
  # 案例数据   
  
  
  data = [[150, 200,  -50, -100,  -75],   
  
  
          [300, 125,  -80,  75, -100],   
  
  
          ]   
  
  
  # 列与行   
  
  
  columns = ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五')   
  
  
  rows = ['才哥', '楠楠']   
  
  
     
  
  
  # 作图参数   
  
  
  index = np.arange(len(columns))-0.1   
  
  
  bar_width = 0.4   
  
  
     
  
  
  # 设置柱状图颜色   
  
  
  colors = ['turquoise', 'coral']   
  
  
     
  
  
  # 柱状图   
  
  
  bar1 = plt.bar(index, data[0],    
  
  
                 bar_width, color=colors[0], edgecolor='grey')   
  
  
  bar2 = plt.bar(index+bar_width, data[1],   
  
  
                 bar_width, color=colors[1], edgecolor='grey')   
  
  
     
  
  
  # 设置标题   
  
  
  ax.set_title('工作日收益情况', fontsize=16, y=1.1,x=0.44)   
  
  
  # 设置坐标轴标题   
  
  
  ax.set_ylabel("元", fontsize=12, color='black', alpha=0.7, rotation=360)   
  
  
  # 设置Y轴区间   
  
  
  ax.set_ylim(-150, 350)   
  
  
     
  
  
  # 显示数据标签   
  
  
  ax.bar_label(bar1, label_type='edge')   
  
  
  ax.bar_label(bar2, label_type='edge')   
  
  
     
  
  
  # x,y轴刻度不显示   
  
  
  ax.tick_params(axis=u'both', which=u'both', length=0)   
  
  
  # x轴刻度及刻度值不显示   
  
  
  plt.xticks([])

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：

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

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：

 
 
 
 
  
  
  
  # 设置单元格高度   
  
  
  cellDict = the_table.get_celld()   
  
  
  for i in range(0, len(columns)):   
  
  
      cellDict[(0, i)].set_height(0.6)   
  
  
      for j in range(1, len(rows)+1):   
  
  
          cellDict[(j, i)].set_height(0.4)   
  
  
     
  
  
  # 设置图表table中行名单元格的高度   
  
  
  cellDict[(1, -1)].set_height(0.4)   
  
  
  cellDict[(2, -1)].set_height(0.4)   
  
  
     
  
  
  # 设置图表table单元格文本字体   
  
  
  the_table.auto_set_font_size(False)   
  
  
  the_table.set_fontsize(10)   
  
  
     
  
  
  # 设置图表table单元格边框   
  
  
  for key, cell in the_table.get_celld().items():   
  
  
      cell.set_linewidth(0.6)   
  
  
     
  
  
  # 边框隐藏   
  
  
  ax.spines['top'].set_visible(False)   
  
  
  ax.spines['right'].set_visible(False)   
  
  
  ax.spines['bottom'].set_visible(False)   
  
  
  ax.spines['left'].set_visible(False)   
  
  
     
  
  
  name = ['', '']   
  
  
  # 设置图例的位置   
  
  
  ax.legend(name, handlelength=0.7, labelspacing=0.6,   
  
  
            bbox_to_anchor=(-0.1, -0.23),   
  
  
            loc='upper left', frameon=False)

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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