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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（5）VBA操作单元格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） 。
【Excel的数据可视化和Python的有什么不同？】至此 ， Excel 动态图完成！
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Python动态图实现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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小结通过本次比较可见 ， 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 。
不知各位是 Excel Exciting！还是 Python 真香！或者是XXX天下第一呢？