100张Excel图表,以前做4小时,现在2分钟(附代码)

还在手动一张张做图表？复制粘贴到手软？今天教你用Python一键生成100张图表，喝杯咖啡的时间就搞定

📌 上篇AI概念的文章很受大家欢迎，感谢大家的支持。今天回归Python办公自动化，来点实打实的干货。一个真实崩溃的瞬间—— 上周一个做财务的朋友找我哭诉：

“每个月要出50家门店的销售图表，打开Excel → 选数据 → 插图表 → 调颜色 → 改标题 → 保存…一张图5分钟，光做图就要4个多小时，每个月都来一遍，我要疯了。”

我给了她一段代码。50张图表，2分钟跑完。

今天就把这段代码分享给你。

步骤1：环境准备

1.安装好python3.*

2.安装库（在cmd命令行窗口输入如下命令按回车键）： pip install pandas matplotlib openpyxl

数据：下面是我的业务数据（有100个门店的销售数据）：

每个Excel长这个样子（结构完全相同）：

目标：一键生成所有门店的图表。

步骤2：新建batch_charts.py文件，编写python脚本

下面是完整代码（复制就能用）

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import os

设置中文显示

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

文件夹路径

folder_path = ‘门店数据’ output_folder = ‘门店图表’

创建输出文件夹

os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

遍历所有Excel文件

for file in os.listdir(folder_path):

   if file.endswith('.xlsx'):    # 读取数据    df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file))    # 生成图表    plt.figure(figsize=(10, 6))    plt.plot(df['月份'], df['销售额(万)'], marker='o', label='销售额')    plt.plot(df['月份'], df['利润(万)'], marker='s', label='利润')    # 标题用门店名    shop_name = file.replace('.xlsx', '')    plt.title(f'{shop_name} 销售趋势', fontsize=16)    plt.xlabel('月份')    plt.ylabel('金额(万)')    plt.legend()    plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)    # 保存图表    plt.savefig(f'{output_folder}/{shop_name}_图表.png', dpi=300, bbox_inches='tight')    plt.close()

print(f’✅ 完成！共生成 {len(os.listdir(output_folder))} 张图表’)

步骤3：运行脚本

在命令行输入：python batch_charts.py即可运行脚本。

运行效果：2分钟后，门店图表文件夹里多了100张图片。如下图：

进阶操作：把图表插回Excel（把下列代码复制到batch_charts.py中上面代码的后面即可。）

from openpyxl import load_workbook from openpyxl.drawing.image import Image

for file in os.listdir(folder_path):

if file.endswith(‘.xlsx’):

file_path = os.path.join(folder_path, file)

shop_name = file.replace(‘.xlsx’, ”)

    # 把图片插入到Excel（放在E2单元格）    wb = load_workbook(file_path)    ws = wb.active    img = Image(f'{output_folder}/{shop_name}_图表.png')    img.width, img.height = 400, 300    ws.add_image(img, 'E2')    wb.save(file_path)

print(‘✅ 所有图表已插入原文件’)

接下来，重新运行python_charts.py文件。

打开每个门店的Excel，图表就在里面了。如下图：