用Python将Excel文件中的图表保存为图片

Excel工作簿作为一款功能强大的数据处理与分析工具，被广泛应用于各种领域，不仅能够方便地组织和计算数据，还支持用户创建丰富多彩的图表，直观展示数据背后的洞察与趋势。然而，在报告编制、网页内容制作或分享数据分析成果时，直接嵌入整个Excel文件往往不够便捷，且可能受限于接收者的软件兼容性问题。而将Excel文件中的图表保存为图片格式（如PNG、JPEG等）则可以解决这些问题，不仅能确保图表的显示一致性跨平台，便于插入到PPT、文档或网页中，还能有效降低文件大小，加速在线传输与加载速度。本文将详细介绍如何利用Python自动化实现从Excel文件中提取图表并保存为图片。

• 用Python将Excel文件中的图表保存为图片
• 用Python将Excel图表工作表保存为图片

本文所使用的方法基于Spire.XLS for Python，PyPI：pip install Spire.XLS。

申请免费License

用Python将Excel文件中的图表保存为图片

该库中的Workbook.SaveChartAsImage()方法和Workbook.SaveChartAsEmfImage()方法能够将图片保存为图片和EMF图片流，之后我们再将图片流保存到文件，即可实现提取图表并保存为图像的操作。
以下是操作步骤：

1. 导入所需模块。
2. 创建Workbook对象并使用Workbook.LoadFromFile()方法载入Excel文件。
3. 遍历文件中的工作表，使用Workbook.Worksheets.get_Item()方法获取工作表。
4. 遍历工作表中的图表，使用Workbook.SaveChartAsImage().Save()方法将图表保存到图片文件。
5. 释放资源。

代码示例

from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

# 创建Workbook实例
workbook = Workbook()

# 载入Excel文件
workbook.LoadFromFile("示例.xlsx")

# 遍历文件中的工作表
for i in range(0, workbook.Worksheets.Count):
    # 获取工作表
    worksheet = workbook.Worksheets.get_Item(i)
    # 遍历工作表中的图表
    for j in range(0, worksheet.Charts.Count):
        # 将图表保存为图片
        chartImage = workbook.SaveChartAsImage(worksheet, j).Save(f"output/charts/chart{i+1}_{j+1}.png")

workbook.Dispose()

保存结果

用Python将Excel图表工作表保存为图片

图表工作表（Chart Sheet）是Excel工作簿中专门用于显示图表的一个独立工作表类型，其中只包含一个图表。我们可以使用Workbook.GetChartSheetByName()方法通过工作表名获取指定图表工作表，并使用Workbook.SaveChartAsImage(chartSheet: ChartSheet).Save()方法将其转换为图片并保存。以下是操作步骤：

1. 导入所需模块。
2. 创建Workbook对象并使用Workbook.LoadFromFile()方法载入Excel文件。
3. 使用Workbook.GetChartSheetByName()方法获取指定图表工作表。
4. 使用Workbook.SaveChartAsImage().Save()方法将图表工作表保存为图像。
5. 释放资源。

代码示例

from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

# 创建一个Workbook实例
workbook = Workbook()

# 加载一个Excel文件
workbook.LoadFromFile("示例.xlsx")

# 获取一个图表工作表
chartSheet = workbook.GetChartSheetByName("图表一")

# 将图表工作表保存为图片
workbook.SaveChartAsImage(chartSheet).Save("output/charts/chartsheet.png")

workbook.Dispose()

结果

本文介绍了如何使用Python将Excel工作簿中的图表批量保存为图片。

更多Excel文件操作技巧请前往Spire.XLS for Python教程查看。