Diagramm-Datenserien in Präsentationen mit Python verwalten
Übersicht
Ein Diagramm speichert seine geplotteten Daten in einem Diagrammdatentabellen‑Workbook. Eine ChartSeries stellt einen Satz zusammengehöriger Werte dar, und jeder ChartDataPoint in der Serie verweist auf eine oder mehrere Arbeitsmappenzellen. ChartCategory‑Objekte liefern die Beschriftungen oder Gruppierungswerte, die von den Serien gemeinsam genutzt werden. Der Serienname, die Kategorien und die Punktwerte sind daher mit ChartDataCell‑Objekten verknüpft, anstatt nur als Anzeigetext gespeichert zu werden.
Für ein typisches Kategoriediagramm verwendet das Standard‑Workbook Zeile 0 für Seriennamen, Spalte 0 für Kategorienamen und die übrigen Zellen für Serienwerte. Arbeitsblatt‑, Zeilen‑ und Spaltenindizes, die an ChartDataWorkbook.get_cell übergeben werden, sind nullbasiert. Dieses Layout ist nützlich, wenn Sie ein Diagramm mit Standarddaten erstellen, aber gehen Sie nicht davon aus, dass jedes existierende Diagramm es verwendet. Für eine geladene Präsentation prüfen Sie die Zellen, die von den Serien, Kategorien und Datenpunkten referenziert werden, bevor Sie Workbook‑Werte ändern.
Diagrammeinstellungen haben drei verschiedene Geltungsbereiche:
- Einstellungen auf Serienebene, wie ChartSeries.format, stellen das Standard‑Aussehen aller Punkte einer Serie bereit.
- Datenpunkt‑Einstellungen, wie ChartDataPoint.format, überschreiben das Serien‑Aussehen für einen einzelnen Punkt.
- Gruppeneinstellungen gelten für kompatible Serien, die zur selben ChartSeriesGroup gehören. Greifen Sie über ChartSeries.parent_series_group auf die Gruppe zu, wenn Sie Optionen wie Überlappung oder Abstandsbreite festlegen müssen.
Wenn keine explizite Punkt‑ oder Serien‑Füllung gesetzt ist, bestimmen Diagrammstil und –thema das automatische Aussehen. Wenn sowohl Serien‑ als auch Punkt‑Formatierung vorhanden sind, hat die Punkt‑Formatierung für diesen Punkt Vorrang.
Diagramm‑Serien‑Überlappung festlegen
ChartSeries.overlap gibt an, wie stark Balken oder Säulen in einem 2D‑Diagramm überlappen, von –100 bis 100 Prozent. Es ist eine schreibgeschützte Projektion der Einstellung in der übergeordneten Serien‑Gruppe. Setzen Sie ChartSeriesGroup.overlap, um jede kompatible Serie in dieser Gruppe zu aktualisieren. Diese Option gilt für Diagrammtypen, die gruppierte Balken oder Säulen anzeigen; sie wirkt sich nicht auf nicht verwandte Serien‑Gruppen in einem Kombinationsdiagramm aus.
Das folgende Beispiel setzt die Überlappung für die Gruppe, die die erste Serie enthält:
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
first_series_index = 0
overlap_percent = 30
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
# Das neue Diagramm enthält Beispielserien, Kategorien und Werte.
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
series = chart.chart_data.series[first_series_index]
series.parent_series_group.overlap = overlap_percent
presentation.save("series_overlap.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Das Ergebnis:
Füllfarbe der Serie ändern
Verwenden Sie ChartSeries.format, um die Standard‑Füllung für eine komplette Serie festzulegen. Wenn ein Punkt bereits eine explizite Füllung hat, überschreibt dessen ChartDataPoint.format die Serien‑Füllung für diesen Punkt.
Das folgende Beispiel wendet eine einfarbige blaue Füllung auf die erste Serie an:
import aspose.pydrawing as drawing
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
first_series_index = 0
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
series = chart.chart_data.series[first_series_index]
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
series.format.fill.solid_fill_color.color = drawing.Color.blue
presentation.save("series_color.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Das Ergebnis:
Seriennamen ändern
Ein Serienname wird im Diagramm‑Daten‑Workbook gespeichert und üblicherweise in der Legende angezeigt. Im Standard‑Workbook für ein gruppiertes Säulendiagramm befindet sich Zelle B1 in Zeile 0, Spalte 1 und enthält den Namen der ersten Serie. Die benannten Konstanten im folgenden Beispiel machen diese Struktur explizit:
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
worksheet_index = 0
series_name_row_index = 0
first_series_column_index = 1
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, series_name_row_index, first_series_column_index)
series_name_cell.value = "Revenue"
presentation.save("series_name.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Sie können auch die Zelle aktualisieren, die bereits von ChartSeries.name referenziert wird. Dieser Ansatz vermeidet Annahmen über eine bestimmte Zeile und Spalte in einem existierenden Diagramm:
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
first_series_index = 0
first_name_cell_index = 0
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
series = chart.chart_data.series[first_series_index]
series_name_cell = series.name.as_cells[first_name_cell_index]
series_name_cell.value = "Revenue"
presentation.save("series_name.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Das Ergebnis:
Automatische Serien‑Füllfarbe ermitteln
ChartSeries.get_automatic_series_color gibt die Farbe zurück, die aus dem Serien‑Index und dem Diagrammstil berechnet wird. Dies ist die Farbe, die verwendet wird, wenn die Serien‑Füllung nicht explizit definiert ist. Der Aufruf der Methode liest die berechnete Farbe; er weist keine neue Füllung zu.
Das folgende Beispiel gibt die automatische Farbe jeder Standardsereie aus:
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
series_count = len(chart.chart_data.series)
for series_index in range(series_count):
series = chart.chart_data.series[series_index]
automatic_color = series.get_automatic_series_color()
print(f"Series {series_index}: {automatic_color.name}")
Beispielausgabe für den Standard‑Diagrammstil:
Series 0: ff4f81bd
Series 1: ffc0504d
Series 2: ff9bbb59
Die genauen Farben hängen vom Diagrammstil und -thema ab.
Invertierte Füllfarbe für eine Diagrammserie festlegen
Für Balken‑, Säulen‑ und Blasensereien kann ChartSeries.invert_if_negative negative Werte mit einer anderen Füllung darstellen. Setzen Sie die reguläre Serien‑Füllung auf einfarbig, aktivieren Sie die Invertierung und weisen Sie die Farbe für negative Werte über ChartSeries.inverted_solid_fill_color zu. Negative Zahlen bleiben im Workbook unverändert; nur ihre Anzeigefarbe ändert sich.
Das folgende Beispiel ersetzt die Standard‑Diagrammdaten durch eine Serie. Arbeitsblatt‑Zeile 0 enthält den Seriennamen, Spalte 0 die Kategorienamen und Spalte 1 die Werte:
import aspose.pydrawing as drawing
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
worksheet_index = 0
header_row_index = 0
category_column_index = 0
first_series_column_index = 1
first_data_row_index = 1
category_names = ["Category 1", "Category 2", "Category 3"]
series_values = [-20, 50, -30]
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
chart_data = chart.chart_data
workbook = chart_data.chart_data_workbook
chart_data.series.clear()
chart_data.categories.clear()
series_name_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, header_row_index, first_series_column_index, "Series 1")
series = chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
category_count = len(category_names)
for category_index in range(category_count):
data_row_index = first_data_row_index + category_index
category_name = category_names[category_index]
series_value = series_values[category_index]
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, data_row_index, category_column_index, category_name)
chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, data_row_index, first_series_column_index, series_value)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
automatic_series_color = series.get_automatic_series_color()
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
series.format.fill.solid_fill_color.color = automatic_series_color
series.invert_if_negative = True
series.inverted_solid_fill_color.color = drawing.Color.red
presentation.save("inverted_solid_fill_color.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Das Ergebnis:
Sie können die Invertierung für einen einzelnen Punkt über ChartDataPoint.invert_if_negative aktivieren. Im folgenden Beispiel ist die Invertierung für die Serie deaktiviert und nur für den ausgewählten Punkt aktiviert. Der Punkt erhält zudem einen negativen Wert, damit der Effekt sichtbar wird:
import aspose.pydrawing as drawing
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
first_series_index = 0
target_data_point_index = 2
negative_value = -30
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
series = chart.chart_data.series[first_series_index]
automatic_series_color = series.get_automatic_series_color()
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
series.format.fill.solid_fill_color.color = automatic_series_color
series.inverted_solid_fill_color.color = drawing.Color.red
series.invert_if_negative = False
data_point = series.data_points[target_data_point_index]
data_point.value.as_cell.value = negative_value
data_point.invert_if_negative = True
presentation.save("data_point_invert_color_if_negative.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Einen bestimmten Datenpunkt‑Wert leeren
Um einen Punkt leer zu machen, ohne die anderen Punkte zu entfernen, setzen Sie die zugrunde liegende Workbook‑Zelle auf None. Für ein Säulendiagramm ist der geplottete Wert über ChartDataPoint.value verfügbar. Der Datenpunkt bleibt an derselben Kategorienposition, aber das Diagramm behandelt seinen Wert als leer gemäß den Einstellungen für leere Werte des Diagramms.
Das folgende Beispiel leert nur den zweiten Punkt in der ersten Serie:
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
first_series_index = 0
target_data_point_index = 1
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
series = chart.chart_data.series[first_series_index]
data_point = series.data_points[target_data_point_index]
data_point.value.as_cell.value = None
presentation.save("clear_data_point_value.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Streudiagramme verwenden separate X‑ und Y‑Zellen, und Blasendiagramme verwenden zusätzlich eine Größenzelle. Leeren Sie nur die Zelle, die den zu entfernenden Wert repräsentiert. Rufen Sie nicht ChartDataPointCollection.clear auf, wenn Sie die anderen Punkte behalten wollen, da diese Methode alle Datenpunkte aus der Sammlung entfernt.
Abstandsbreite der Serie festlegen
Die Abstandsbreite ist der Abstand zwischen benachbarten Balken‑ oder Säulen‑Clustern, ausgedrückt als Prozentsatz der Balken‑ bzw. Säulenbreite. Wie die Überlappung gehört sie zur übergeordneten Serien‑Gruppe und nicht zu einer einzelnen Serie. Setzen Sie ChartSeriesGroup.gap_width einmal für die Gruppe. Ein größerer Wert erzeugt mehr Abstand zwischen den Clustern; ein kleinerer Wert macht sie dichter.
Das folgende Beispiel ändert die Abstandsbreite und speichert nur die abschließende Präsentation:
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
first_slide_index = 0
first_series_index = 0
gap_width_percent = 30
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[first_slide_index]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.STACKED_COLUMN, 20, 20, 500, 200)
series = chart.chart_data.series[first_series_index]
series.parent_series_group.gap_width = gap_width_percent
presentation.save("gap_width_30.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Das Ergebnis:
FAQ
Welche Diagrammtypen unterstützen Datenserien?
Alle Diagrammtypen, die durch die ChartType‑Aufzählung dargestellt werden, verwenden Diagrammdaten, aber ihre Serien besitzen nicht alle dieselbe Werte‑Struktur oder dieselben Einstellungen. Beispielsweise verwenden Kategoriediagramme Kategorien und Werte, Streudiagramme X‑ und Y‑Werte, und Blasendiagramme zusätzliche Blasengrößen. Verwenden Sie die Datenpunkt‑Erstellungsmethode, die zum Serientyp passt. Optionen wie Überlappung und Abstandsbreite gelten nur für kompatible Balken‑ oder Säulengruppen.
Was ist eine Diagramm‑Serien‑Gruppe?
Eine ChartSeriesGroup enthält kompatible Serien, die gruppenweite Plot‑Einstellungen teilen. Ein Kombinationsdiagramm kann mehr als eine Gruppe enthalten, sodass das Ändern der Gruppe, die über eine Serie erreicht wird, nicht zwingend jede Serie im Diagramm beeinflusst.
Enthält ein neu erstelltes Diagramm Standarddaten?
Ja. Standardmäßig erzeugt ShapeCollection.add_chart Beispielserien, -kategorien und -werte. Sie können diese Zellen bearbeiten oder sowohl die Serien‑ als auch die Kategorien‑Sammlungen leeren, bevor Sie ein komplett benutzerdefiniertes Datenset hinzufügen. Eine Überladung kann zudem ein Diagramm ohne Standarddaten erzeugen.
Wie sind Diagrammobjekte mit Workbook‑Zellen verknüpft?
Seriennamen, Kategorielabels und Datenpunkt‑Werte verweisen auf Zellen in einem ChartDataWorkbook. Das Ändern einer referenzierten Zelle aktualisiert das entsprechende Diagrammelement. Wenn Sie benutzerdefinierte Daten erstellen, halten Sie Kategorien‑Zeilen und Serien‑Wert‑Zeilen ausgerichtet, sodass jeder Punkt unter der beabsichtigten Kategorie geplottet wird.
Wie leere ich einen Punkt statt der gesamten Serie?
Setzen Sie die betreffende Werte‑Zelle auf None, um die Kategorienposition des Punktes als leeren Punkt zu behalten. Verwenden Sie ChartDataPointCollection.clear ausschließlich, wenn Sie alle Punkte dieser Serie entfernen möchten. Entfernen Sie zusätzlich Kategorien, passen Sie jede Serie an, damit ihre Werte weiterhin mit der Kategorien‑Sammlung ausgerichtet bleiben.
Wie werden leere Punkte angezeigt?
Das Ergebnis hängt vom Diagrammtyp und von Chart.display_blanks_as ab. Unterstützte Diagramme können Lücken als Leerräume, als Null‑Werte oder durch Verbinden benachbarter Punkte darstellen. Wählen Sie die Einstellung, die der Bedeutung fehlender Daten in Ihrer Präsentation entspricht.
Wie werden negative Werte formatiert?
Für unterstützte Balken‑, Säulen‑ und Blasensereien aktivieren Sie ChartSeries.invert_if_negative und setzen Sie ChartSeries.inverted_solid_fill_color. Sie können das Verhalten für einen einzelnen Punkt mit ChartDataPoint.invert_if_negative überschreiben. Diese Eigenschaften beeinflussen die Formatierung, nicht die gespeicherten numerischen Werte.
Welche Formatierung hat Vorrang, wenn sowohl eine Serie als auch ein Punkt formatiert sind?
Explizite Datenpunkt‑Formatierung hat für diesen Punkt Vorrang. Andere Punkte verwenden weiterhin das explizite Serienformat oder, wenn das Serienformat nicht definiert ist, den automatischen Diagrammstil und das Thema. Gruppeneigenschaften wie Überlappung und Abstandsbreite steuern das Layout und sind keine punktbezogenen Formatierungs‑Overrides.
Gibt es ein Limit für die Anzahl der Serien in einem Diagramm?
Aspose.Slides legt kein separates festes Serien‑Zahl‑Limit fest. In der Praxis bestimmen Beschränkungen der Präsentationsdatei, verfügbarer Speicher, Renderzeit und Diagrammlesbarkeit ein sinnvolles Limit.
Was sollte ich ändern, wenn Säulen zu eng oder zu weit auseinander liegen?
Setzen Sie ChartSeriesGroup.gap_width in der entsprechenden übergeordneten Serien‑Gruppe. Erhöhen Sie den Wert, um den Abstand zwischen den Clustern zu vergrößern, oder verringern Sie ihn, um die Cluster näher zusammenzubringen.