在現代企業中，數據驅動的決策變得越來越重要。從銷售分析到市場趨勢跟蹤，再到項目績效考核，清晰直觀的數據呈現不僅能提高分析效率，也能增強管理層的決策信心。Excel 作為企業中最常用的數據分析工具，其強大的表格和圖表功能在日常工作中不可或缺。然而，當面對成百上千條數據或需要生成定期報告時，手動製作圖表不僅耗時，還容易出錯。而 Python 擁有豐富的生態和強大的數據處理能力，通過編程實現 Excel 圖表自動化生成，既可以保證數據準確性，也可以大幅提升效率。

本文將使用 Free Spire.XLS for Python 展示如何在 Excel 中創建柱狀圖、折線圖、餅圖及氣泡圖，結合實際業務場景的數據示例，幫助你快速掌握自動化可視化技能。

1. 環境準備與庫安裝

首先需要安裝 Free Spire.XLS for Python：

pip install spire.xls.free

安裝完成後，我們可以開始創建 Excel 工作簿並準備數據。下面是一個創建 Excel 文件的簡單示例：

from spire.xls import Workbook

# 創建一個新的工作簿
wb = Workbook()
sheet = wb.Worksheets[0]
sheet.Name = "銷售數據"

# 保存初始文件
wb.SaveToFile("SalesData.xlsx")
wb.Dispose()
print("Excel 文件已創建：SalesData.xlsx")

説明：
Workbook 對象代表整個 Excel 文件，Worksheets[0] 獲取第一個工作表。這裏我們創建了一個名為“銷售數據”的工作表，為後續寫入數據和生成圖表做好準備。

注意：新建的Excel工作簿有三個默認的工作表，Sheet1、Sheet2、Sheet3，可根據需要直接讀取編輯或清除後重新創建。

2. 在 Excel 中寫入業務數據

假設我們正在分析一個季度內不同地區的銷售額情況。我們可以在代碼中直接生成數據：

from spire.xls import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.Worksheets[0]
sheet.Name = "銷售數據"

# 寫入表頭
headers = ["地區", "產品", "銷售額 (萬元)"]
for col, header in enumerate(headers, start=1):
    sheet.Range[1, col].Text = header

# 寫入示例數據
sales_data = [
    ["華東", "筆記本電腦", 120],
    ["華東", "平板電腦", 85],
    ["華北", "筆記本電腦", 95],
    ["華北", "平板電腦", 70],
    ["華南", "筆記本電腦", 110],
    ["華南", "平板電腦", 90],
]

for row, data in enumerate(sales_data, start=2):
    for col, value in enumerate(data, start=1):
        if isinstance(value, str):
            sheet.Range[row, col].Value = value
        else:
            sheet.Range[row, col].NumberValue = value

# 自動調整列寬
sheet.Range.AutoFitColumns()

wb.SaveToFile("SalesData.xlsx")
wb.Dispose()
print("業務數據已寫入 Excel 文件")

工作表預覽：

説明：
這裏我們模擬了三個區域、兩類產品的季度銷售數據，更貼近實際業務場景，便於生成有意義的圖表。

3. 創建柱狀圖：不同地區產品銷售對比

柱狀圖適合展示不同類別的對比情況。我們以銷售額為數據創建柱狀圖：

from spire.xls import Workbook, ExcelChartType, Color

wb = Workbook()
wb.LoadFromFile("SalesData.xlsx")
sheet = wb.Worksheets[0]

# 添加柱狀圖
chart = sheet.Charts.Add()
chart.DataRange = sheet.Range["A1:C7"]  # 包含表頭和數據
chart.SeriesDataFromRange = False        # 按列獲取系列數據

# 設置圖表位置
chart.LeftColumn = 1
chart.TopRow = 8
chart.RightColumn = 10
chart.BottomRow = 25

# 設置圖表類型
chart.ChartType = ExcelChartType.ColumnClustered
chart.ChartTitle = "各地區產品銷售額對比"
chart.ChartTitleArea.IsBold = True
chart.ChartTitleArea.Size = 12

# 設置軸標題
chart.PrimaryCategoryAxis.Title = "地區"
chart.PrimaryValueAxis.Title = "銷售額 (萬元)"

# 設置顏色與數據標籤
for cs in chart.Series:
    cs.Format.Options.IsVaryColor = True
    cs.DataPoints.DefaultDataPoint.DataLabels.HasValue = True

wb.SaveToFile("SalesChart_Column.xlsx")
wb.Dispose()
print("柱狀圖創建完成：SalesChart_Column.xlsx")

工作表預覽：

説明：
通過 chart.DataRange 指定數據區域，chart.ChartType 設置圖表類型，DataLabels 顯示每個數據點的數值，使圖表直觀易讀。

4. 創建折線圖：觀察銷售趨勢

折線圖適用於展示銷售趨勢或隨時間變化的數據：

from spire.xls import Workbook, ExcelChartType

wb = Workbook()
wb.LoadFromFile("SalesData.xlsx")
sheet = wb.Worksheets[0]

chart_line = sheet.Charts.Add()
chart_line.DataRange = sheet.Range["A1:C7"]
chart_line.SeriesDataFromRange = False

chart_line.LeftColumn = 1
chart_line.TopRow = 9
chart_line.RightColumn = 9
chart_line.BottomRow = 29
chart_line.ChartType = ExcelChartType.Line
chart_line.ChartTitle = "銷售趨勢分析"
chart_line.ChartTitleArea.IsBold = True
chart_line.ChartTitleArea.Size = 12
chart_line.PrimaryCategoryAxis.Title = "地區"
chart_line.PrimaryValueAxis.Title = "銷售額 (萬元)"

wb.SaveToFile("SalesChart_Line.xlsx")
wb.Dispose()
print("折線圖創建完成：SalesChart_Line.xlsx")

工作表預覽：

説明：
折線圖能清晰顯示不同地區產品的銷售變化趨勢，便於管理者快速發現數據波動。

5. 創建餅圖：展示產品銷售佔比

餅圖適合展示各產品在總銷售中的佔比：

from spire.xls import Workbook, ExcelChartType

wb = Workbook()
wb.LoadFromFile("SalesData.xlsx")
sheet = wb.Worksheets[0]

chart_pie = sheet.Charts.Add()
chart_pie.DataRange = sheet.Range["B2:C7"]  # 產品與銷售額
chart_pie.SeriesDataFromRange = False
chart_pie.LeftColumn = 1
chart_pie.TopRow = 10
chart_pie.RightColumn = 8
chart_pie.BottomRow = 30
chart_pie.ChartType = ExcelChartType.Pie
chart_pie.ChartTitle = "產品銷售佔比"
chart_pie.ChartTitleArea.IsBold = True
chart_pie.ChartTitleArea.Size = 12

# 顯示類別和百分比
chart_pie.Series[0].DataPoints.DefaultDataPoint.DataLabels.HasCategoryName = True
chart_pie.Series[0].DataPoints.DefaultDataPoint.DataLabels.HasPercentage = True

wb.SaveToFile("SalesChart_Pie.xlsx")
wb.Dispose()
print("餅圖創建完成：SalesChart_Pie.xlsx")

工作表預覽：

説明：
餅圖直觀顯示不同產品在總銷售中的份額，便於分析主力產品和市場分佈。

6. 創建氣泡圖：三維數據可視化

氣泡圖可同時展示三個維度，例如地區、產品銷售額及利潤率：

from spire.xls import Workbook, ExcelChartType

wb = Workbook()
wb.LoadFromFile("SalesData.xlsx")
sheet = wb.Worksheets[0]

# 增加利潤率列
profit_rates = [0.15, 0.12, 0.13, 0.10, 0.14, 0.11]
for i, rate in enumerate(profit_rates, start=2):
    sheet.Range[i, 4].NumberValue = rate
sheet.Range[1, 4].Text = "利潤率"

chart_bubble = sheet.Charts.Add(ExcelChartType.Bubble)
chart_bubble.DataRange = sheet.Range["B1:D7"]
chart_bubble.SeriesDataFromRange = False
chart_bubble.Series[0].Bubbles = sheet.Range["D2:D7"]  # 氣泡大小
chart_bubble.LeftColumn = 1
chart_bubble.TopRow = 10
chart_bubble.RightColumn = 11
chart_bubble.BottomRow = 29
chart_bubble.ChartTitle = "銷售額與利潤率氣泡圖"
chart_bubble.ChartTitleArea.IsBold = True
chart_bubble.ChartTitleArea.Size = 12

wb.SaveToFile("SalesChart_Bubble.xlsx")
wb.Dispose()
print("氣泡圖創建完成：SalesChart_Bubble.xlsx")

工作表預覽：

説明：
氣泡圖不僅展示銷售額，還通過氣泡大小體現利潤率，實現多維數據可視化。

7. 技術細節總結與關鍵類方法概覽

在前面的章節中，我們展示瞭如何使用 Free Spire.XLS for Python 創建柱狀圖、折線圖、餅圖和氣泡圖。從技術實現角度來看，圖表創建的核心流程可以總結為以下幾個關鍵步驟：

Python Excel 圖表創建步驟總結

1. 準備數據
   將業務數據寫入 Excel 工作表。數據格式和區域必須符合圖表要求，例如數值列用於 Y 軸，分類列用於 X 軸或類別。
2. 添加圖表對象
   使用 sheet.Charts.Add() 創建圖表對象，並通過 chart.DataRange 指定數據來源。
3. 設置圖表類型與位置
   通過 chart.ChartType 選擇圖表類型（如柱狀圖、折線圖、餅圖、氣泡圖），使用 LeftColumn、TopRow、RightColumn、BottomRow 精確定位圖表在工作表中的位置。
4. 配置標題與軸信息
   設置 chart.ChartTitle、PrimaryCategoryAxis.Title、PrimaryValueAxis.Title 等屬性，為圖表和座標軸添加標題，並可設置字體、大小和加粗。
5. 美化圖表
   設置系列顏色 cs.Format.Fill.ForeColor、數據標籤 DataLabels.HasValue、圖例位置等，增強可讀性和視覺效果。
6. 保存文件
   使用 wb.SaveToFile() 將生成的圖表保存到指定文件。

關鍵類、方法與屬性

通過理解上述關鍵類、方法和屬性，你可以靈活地創建各種類型的圖表，並根據業務需求進行精細定製。掌握這些技術細節，能讓你在實際項目中快速生成高質量、可讀性強的 Excel 可視化報表，同時保持代碼簡潔和可維護性。

總結

本文以實際業務數據為例，展示瞭如何使用 Free Spire.XLS for Python 在 Excel 中創建柱狀圖、折線圖、餅圖和氣泡圖，實現數據的直觀可視化。通過編程方式生成圖表，不僅避免了手動操作的繁瑣和易錯問題，還能輕鬆應對批量報告和複雜數據分析需求。

掌握這一技能後，你可以將數據分析與報告生成完全自動化，從而節省時間，提高效率，併為決策提供可靠的可視化支持。結合 Free Spire.XLS 的其他功能，如條件格式、數據驗證和公式操作，可以進一步打造智能化的 Excel 自動化工作流，讓企業的數據價值發揮到最大。更多 Python 操作 Excel 方法，請參考 Spire.XLS for Python 官方教程。