wps-chart

WPS图表生成与美化

数据 → 选对图表 → 专业呈现。三步搞定数据可视化。

When to Use

• 需要把数据做成图表
• 不知道该用什么类型的图表
• 图表做出来不好看需要美化
• 用户说"帮我做个图表""数据可视化"

When NOT to Use

• 复杂数据分析仪表盘 → 使用 wps-data-viz
• PPT中的图表 → 使用 wps-ppt-gen

图表选择指南

你的数据要表达什么？

├─ 比较大小 → 柱状图（≤12项）/ 条形图（项目名长）
│  └─ 多组对比 → 簇状柱形图
│  └─ 占比对比 → 堆积柱形图
│
├─ 趋势变化 → 折线图（时间序列）
│  └─ 多条线 → 建议≤5条，否则太乱
│  └─ 面积强调 → 面积图
│
├─ 占比构成 → 饼图（≤6项）/ 环形图
│  └─ >6项 → 改用条形图排序
│  └─ 多层级 → 旭日图
│
├─ 分布关系 → 散点图 / 气泡图
│
├─ 地理数据 → 地图图表
│
└─ 多维对比 → 雷达图（≤8维度）

工作流程

Step 1: 分析数据特征

• 数据量（行/列数）
• 数据类型（时间序列？分类？连续？）
• 表达目的（对比？趋势？占比？关系？）

Step 2: 推荐图表类型 + 生成方案

方案A：openpyxl生成Excel内嵌图表

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, LineChart, PieChart, Reference
from openpyxl.chart.series import DataPoint
from openpyxl.chart.label import DataLabelList
from openpyxl.utils import get_column_letter

def create_chart(ws, chart_type, data_range, title, categories_col=1):
    """创建图表"""
    chart_map = {
        'bar': BarChart,
        'line': LineChart,
        'pie': PieChart,
    }

    chart = chart_map.get(chart_type, BarChart)()
    chart.title = title
    chart.width = 18
    chart.height = 12

    max_row = ws.max_row
    max_col = ws.max_column

    # 数据系列
    data = Reference(ws, min_col=categories_col + 1,
                     min_row=1, max_col=max_col, max_row=max_row)
    cats = Reference(ws, min_col=categories_col,
                     min_row=2, max_row=max_row)

    chart.add_data(data, titles_from_data=True)
    chart.set_categories(cats)

    # 美化
    chart.style = 10
    if chart_type == 'bar':
        chart.y_axis.title = "数值"
        chart.x_axis.title = "类别"
    elif chart_type == 'pie':
        chart.dataLabels = DataLabelList()
        chart.dataLabels.showPercent = True

    return chart

# 使用示例
wb = Workbook()
ws = wb.active
# ... 填入数据 ...
chart = create_chart(ws, 'bar', None, '2025年销售数据')
ws.add_chart(chart, 'E2')
wb.save('chart_output.xlsx')

方案B：JSA操作WPS原生图表

// JSA: 创建柱状图
function CreateBarChart() {
    var ws = Application.ActiveSheet;
    var dataRange = ws.UsedRange;

    var chart = ws.ChartObjects.Add(
        dataRange.Left + dataRange.Width + 20, // 放在数据右侧
        dataRange.Top,
        450, 300
    ).Chart;

    chart.ChartType = 51; // xlColumnClustered
    chart.SetSourceData(dataRange);
    chart.HasTitle = true;
    chart.ChartTitle.Text = "数据图表";

    // 美化配色
    var colors = [0xD35400, 0x2ECC71, 0x3498DB, 0xF39C12, 0x9B59B6];
    for (var i = 1; i <= chart.SeriesCollection().Count; i++) {
        if (i <= colors.length) {
            chart.SeriesCollection(i).Format.Fill.ForeColor.RGB = colors[i-1];
        }
    }

    // 添加数据标签
    chart.SeriesCollection(1).HasDataLabels = true;
    chart.SeriesCollection(1).DataLabels().Position = 0; // xlLabelPositionOutsideEnd
}