几品飞车Excel的数据可视化和Python的有什么不同？( 二 )

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再添加一个日期段，用作折线图的X轴

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最后设置图表和数据的关联，先插入一个空的折线图。

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右键选择数据，添加Y轴数据。

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例如A厂的数据，在系列之处填写之前设置的名称， SSS能源和XX重工同理。

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在右侧水平轴标签编辑X轴，填写之前设置的名称。

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此时已经可以通过操作滑块来实现动态修改折线图的效果。

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如果想以每 7 天为一个周期，查看每个周期的数据，还可以设置起始日滑块的步长为 7 ，然后修改跨度当前值为 7。

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之后操作起始日滑块效果见下图。

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如果想要像效果预览图中那样自动播放该怎么做呢？答案是使用 VBA。再从表单控件中选择一个按钮，右键该按钮后选择指定宏，点击新建，开始编辑 VBA 代码。

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点击按钮运行代码，便可实现 G2 单元格从 1 开始自增， Do While 段的作用是暂停 0.1 秒并执行其他操作（折线图随 G2 值的变动而变动）。
至此， Excel 动态图完成！

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P版样例图的实现见以下代码，具体可参考笔者的另一篇《程序员的求生欲：用python给女友一个七夕惊喜二维码吧》，其中以动态条形图为例，详细说明了制图思路和完整的实现过程（以及其他加料技巧）。
import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as aniimport pandas as pdimport datetimedf = pd.read_excel(r"D:\动态折线图数据样例.xlsx")# 读取原始数据t = datetime.datetime(2020,7,1) # 起始日期fig = plt.figure(figsize=(10,6))# 画布plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Microsoft YaHei"] # 字体设为微软雅黑timeSlot = list(range(1,63)) + [62]*20# 时间轴items = ["A厂", "SSS能源", "XX重工"]# 单位列表colors = ["#6495ED", "#FF8C00", "#B0C4DE"] # 颜色列表def draw(date):# 数据处理 ------date_list = []# 需绘制的日期段for d in range(date):date_list.append(t + datetime.timedelta(days=d))current_date = t + datetime.timedelta(days=date)# 最新一天_df = df[df["日期"]结果：

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通过本次比较可见，两者均能实现相同的需求。 Python 在生成结果的细节调整上会更加便利，并且可以直接输出 Gif 图保存，但图像文件较大；而 Excel 在对原数据进行调整时会更快捷，而且在演示时也可以单步查看，还含有炫技成分（