几品飞车|Excel的数据可视化和Python的有什么不同？( 二 ) 如今Python是个大热门

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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， DoWhile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）。
importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasaniimportpandasaspdimportdatetimedf=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"]=["MicrosoftYaHei"]#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defdraw(date):#数据处理------date_list=[]#需绘制的日期段fordinrange(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（人不装B枉少年）。
Excel不仅能做动态图，在日常使用中还是有许多便利之处的。工具是多样的，还是应根据实际情况选择使用。
【几品飞车|Excel的数据可视化和Python的有什么不同？】不知各位是ExcelExciting！还是Python真香！或者是XXX天下第一呢？