Gestionar series de datos de gráficos en presentaciones con Python
Visión general
Un gráfico puede almacenar sus valores trazados en celdas del libro de trabajo o directamente como literales numéricos. Un ChartSeries representa un conjunto de valores relacionados, y cada ChartDataPoint representa un punto en esa serie. Los objetos ChartCategory proporcionan las etiquetas o valores de agrupación compartidos por las series. En los gráficos creados con datos predeterminados, los nombres de series, categorías y valores de puntos utilizan objetos ChartDataCell del libro de datos del gráfico.
Para un gráfico de categorías típico, el libro de trabajo predeterminado usa la fila 0 para los nombres de series, la columna 0 para los nombres de categorías y el resto de celdas para los valores de series. Los índices de hoja, fila y columna que se pasan a ChartDataWorkbook.get_cell son basados en cero. Esta disposición es útil cuando crea un gráfico con datos predeterminados, pero no asuma que todo gráfico existente la utiliza. Para una presentación cargada, inspeccione las celdas referenciadas por las series, categorías y puntos de datos antes de cambiar los valores del libro de trabajo.
Los ajustes del gráfico tienen tres ámbitos diferentes:
- Ajustes a nivel de serie, como ChartSeries.format, proporcionan la apariencia predeterminada para todos los puntos de una serie.
- Ajustes a nivel de punto de datos, como ChartDataPoint.format, sustituyen la apariencia de la serie para un punto.
- Los ajustes de grupo se aplican a series compatibles que pertenecen al mismo ChartSeriesGroup. Acceda al grupo mediante ChartSeries.parent_series_group cuando necesite establecer opciones como superposición o ancho del espacio.
Cuando no se define un relleno explícito de punto o serie, el estilo y el tema del gráfico determinan la apariencia automática. Cuando existen tanto el formato de serie como el de punto, el formato del punto tiene prioridad para ese punto.
Establecer valores de la serie mediante literales numéricos
Utilice literales numéricos cuando los valores de la serie provengan de datos de la aplicación o de cálculos y no necesiten referencias a celdas de hoja de cálculo. Establezca data_source_type_for_values a DataSourceType.DOUBLE_LITERALS antes de asignar a cada punto su value mediante as_literal_double.
El ajuste de la colección controla el tipo de origen de todos los valores de punto en esa serie. El value.data_source_type de cada punto muestra el tipo seleccionado; cámbielo a través del ajuste de la colección. Con WORKSHEET, utilice as_cell para acceder a la celda referenciada. Con DOUBLE_LITERALS, use as_literal_double para leer o escribir el número directamente.
El siguiente ejemplo crea un gráfico de columnas con series y categorías predeterminadas, y luego asigna valores calculados de 10, 20, etc., a los puntos existentes de su primera serie. Guarda la presentación, la vuelve a abrir y muestra los valores almacenados.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 20, 20, 500, 300)
series = chart.chart_data.series[0]
series.data_points.data_source_type_for_values = charts.DataSourceType.DOUBLE_LITERALS
for i in range(len(series.data_points)):
series.data_points[i].value.as_literal_double = (i + 1) * 10
presentation.save("numeric_literals.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
with slides.Presentation("numeric_literals.pptx") as reopened_presentation:
reopened_slide = reopened_presentation.slides[0]
reopened_chart = reopened_slide.shapes[0]
reopened_series = reopened_chart.chart_data.series[0]
for point in reopened_series.data_points:
print(point.value.as_literal_double)
El tipo de origen del valor del punto es independiente de ChartData.data_source_type, que identifica la configuración interna o externa del libro de trabajo del gráfico. Utilizar literales numéricos no elimina, por sí mismo, el libro de trabajo incrustado. En este ejemplo, el libro de trabajo sigue disponible para las etiquetas de categoría, los nombres de serie y las demás series. Consulte Libro de datos del gráfico para la gestión del libro de trabajo.
Para gráficos de dispersión y burbujas, establezca data_source_type_for_x_values y data_source_type_for_y_values para elegir las fuentes de x_value y y_value. Los gráficos de burbujas también usan data_source_type_for_bubble_sizes para bubble_size. Establezca cada fuente correspondiente a DOUBLE_LITERALS antes de asignar números a través de la propiedad as_literal_double de ese valor.
Establecer la superposición de la serie del gráfico
ChartSeries.overlap indica cuánto se solapan las barras o columnas en un gráfico 2D, de -100 a 100 por ciento. Es una proyección de solo lectura del ajuste en el grupo de series padre. Establezca ChartSeriesGroup.overlap para actualizar todas las series compatibles en ese grupo. Esta opción se aplica a tipos de gráficos que muestran barras o columnas agrupadas; no afecta a los grupos de series no relacionados en un gráfico combinado.
El siguiente ejemplo establece la superposición para el grupo que contiene la primera serie:
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]
# El nuevo gráfico contiene series, categorías y valores de muestra.
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)
El resultado:
Cambiar el color de relleno de la serie
Utilice ChartSeries.format para establecer el relleno predeterminado de una serie completa. Si un punto ya tiene un relleno explícito, su ajuste ChartDataPoint.format sobrescribe el relleno de la serie para ese punto.
El siguiente ejemplo aplica un relleno sólido azul a la primera serie:
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)
El resultado:
Cambiar el nombre de la serie
El nombre de una serie se almacena en el libro de datos del gráfico y normalmente se muestra en la leyenda. En el libro predeterminado creado para un gráfico de columnas agrupadas, la celda B1 está en la fila 0, columna 1 y contiene el nombre de la primera serie. Las constantes nombradas en el siguiente ejemplo hacen explícita esa estructura:
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)
También puede actualizar la celda ya referenciada por ChartSeries.name. Este enfoque evita suponer una fila y columna particulares en un gráfico existente:
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)
El resultado:
Crear una serie con un nombre a partir de varias celdas
Un nombre de serie compuesto es útil cuando el nombre del producto y el periodo del informe están almacenados en celdas diferentes del libro de trabajo. Por ejemplo, puede combinar Product A en B1 y 2026 en C1 en un único nombre de serie manteniendo ambas partes vinculadas a sus celdas origen.
Utilice ChartDataWorkbook.get_cell_collection para obtener el rango de nombres, y pase esa colección a ChartSeriesCollection.add. El argumento skip_hidden_cells controla si se incluyen celdas ocultas: True las excluye, False las incluye. Este ejemplo usa False para incluir todas las celdas del rango de nombres.
El siguiente ejemplo crea una presentación con una serie y dos puntos de datos. Las celdas B1:C1 suministran solo el nombre de la serie; A2:A3 suministran las etiquetas de categoría, y B2:B3 suministran los valores numéricos.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 50, 50, 620, 180)
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
chart.has_legend = True
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
# Estas dos celdas proporcionan el nombre de la serie.
workbook.get_cell(0, 0, 1, "Product A")
workbook.get_cell(0, 0, 2, "2026")
name_cells = workbook.get_cell_collection("Sheet1!$B$1:$C$1", False)
series = chart.chart_data.series.add(name_cells, charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)
# Celdas separadas proporcionan las categorías y los puntos de datos numéricos.
north_category = workbook.get_cell(0, 1, 0, "North")
south_category = workbook.get_cell(0, 2, 0, "South")
chart.chart_data.categories.add(north_category)
chart.chart_data.categories.add(south_category)
north_value = workbook.get_cell(0, 1, 1, 120)
south_value = workbook.get_cell(0, 2, 1, 150)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(north_value)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(south_value)
presentation.save("composite_series_name.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
El nombre de serie resultante es Product A 2026, con un espacio entre los dos valores de celda. La leyenda lo muestra como una única entrada para ambas columnas. La imagen a continuación se generó a partir de la presentación guardada:
Obtener el color de relleno automático de la serie
ChartSeries.get_automatic_series_color devuelve el color calculado a partir del índice de la serie y del estilo del gráfico. Este es el color que se usa cuando el relleno de la serie no ha sido definido explícitamente. Llamar al método lee el color calculado; no asigna un nuevo relleno.
El siguiente ejemplo muestra el color automático de cada serie predeterminada:
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}")
Salida de ejemplo para el estilo de gráfico predeterminado:
Series 0: ff4f81bd
Series 1: ffc0504d
Series 2: ff9bbb59
Los colores exactos dependen del estilo y el tema del gráfico.
Establecer el color de relleno invertido para una serie del gráfico
Para series de barras, columnas y burbujas, ChartSeries.invert_if_negative puede mostrar valores negativos con un relleno distinto. Establezca el relleno de serie regular a sólido, active la inversión y asigne el color de valor negativo mediante ChartSeries.inverted_solid_fill_color. Los números negativos permanecen sin cambios en el libro de trabajo; solo su color de visualización cambia.
El siguiente ejemplo sustituye los datos del gráfico predeterminados por una serie. La fila 0 de la hoja contiene el nombre de la serie, la columna 0 contiene los nombres de categoría y la columna 1 contiene los valores:
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)
El resultado:
Puede activar la inversión para un solo punto mediante ChartDataPoint.invert_if_negative. En el siguiente ejemplo, la inversión está desactivada para la serie y activada solo para el punto seleccionado. Al punto también se le asigna un valor negativo para que el efecto sea visible:
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)
Borrar el valor de un punto de datos específico
Para dejar vacío un punto sin eliminar los demás, establezca su celda de libro de trabajo subyacente a None. En un gráfico de columnas, el valor trazado está disponible a través de ChartDataPoint.value. El punto de datos permanece en la misma posición de categoría, pero el gráfico trata su valor como vacío según la configuración de valores en blanco del gráfico.
El siguiente ejemplo borra solo el segundo punto de la primera 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)
Los gráficos de dispersión usan celdas X e Y separadas, y los de burbujas también utilizan una celda de tamaño. Borre solo la celda que representa el valor que desea eliminar. No llame a ChartDataPointCollection.clear cuando quiera conservar los demás puntos, porque ese método elimina todos los puntos de datos de la colección.
Controlar la visualización de celdas vacías
Las celdas ocultas que contienen valores son un caso distinto de las celdas vacías. Para incluir o excluir datos de filas y columnas ocultas de la hoja, consulte Incluir datos de filas y columnas ocultas.
Una celda de libro de trabajo vacía representa datos ausentes; una celda que contiene 0 representa un valor numérico conocido. Establezca ChartDataCell.value a None para vaciar una celda. Un cero numérico sigue siendo cero sin importar la configuración de celdas en blanco.
Utilice Chart.display_blanks_as para elegir cómo el gráfico muestra las celdas vacías. Este ajuste se aplica a todo el gráfico. Cambia la forma en que se trazan los vacíos, sin rellenar la celda del libro de trabajo con cero o un valor interpolado.
El siguiente ejemplo autocontenido crea un gráfico de líneas con una serie, borra el valor del Día 3 y guarda el mismo gráfico con cada modo. No se necesita archivo de entrada. El ChartDataWorkbook usa la hoja 0, la columna 0 para etiquetas de categoría y la columna 1 para valores; la fila 0 contiene el nombre de la serie. Los datos finales son 10, 20, vacío, 30, 40.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE_WITH_MARKERS, 40, 40, 640, 400)
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(0, 0, 1, "Measurements")
series = chart_data.series.add(series_name_cell, chart.type)
values = [10, 20, 25, 30, 40]
for i, value in enumerate(values):
category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, f"Day {i + 1}")
chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, value)
series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)
# Dejar el día 3 realmente vacío, manteniendo su categoría y su punto de datos.
workbook.get_cell(0, 3, 1).value = None
modes = [("Gap", charts.DisplayBlanksAsType.GAP), ("Zero", charts.DisplayBlanksAsType.ZERO), ("Span", charts.DisplayBlanksAsType.SPAN)]
for mode_name, mode in modes:
chart.display_blanks_as = mode
presentation.save(f"empty_cells_{mode_name}.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Cada archivo de salida almacena el modo asignado antes de guardar: empty_cells_Gap.pptx, empty_cells_Zero.pptx y empty_cells_Span.pptx. Para guardar solo una versión, asigne el modo deseado y guarde la presentación una vez en lugar de iterar sobre los modos.
La comparación a continuación muestra los mismos datos en los tres archivos. El Día 3 está vacío en el libro de trabajo en todos los casos:
El efecto visible depende del tipo de gráfico. Un gráfico de líneas permite comparar fácilmente los tres modos. Los gráficos de barras y columnas no tienen línea para conectar una categoría ausente, por lo que SPAN no puede generar el segmento de conexión mostrado arriba; una columna ausente y una columna de altura cero pueden parecer iguales. De manera similar, un gráfico de dispersión solo con marcadores no tiene línea de conexión. No espere tres resultados distintos para todos los tipos de gráfico; compruebe la salida para el tipo que utiliza.
Establecer el ancho del espacio entre series
El ancho del espacio es la distancia entre clústeres adyacentes de barras o columnas, expresada como porcentaje del ancho de la barra o columna. Al igual que la superposición, pertenece al grupo de series padre y no a una sola serie. Establezca ChartSeriesGroup.gap_width una vez para el grupo. Un valor mayor crea más espacio entre clústeres; un valor menor los hace más densos.
El siguiente ejemplo cambia el ancho del espacio y guarda solo la presentación final:
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)
El resultado:
Preguntas frecuentes
¿Qué tipos de gráfico admiten series de datos?
Todos los tipos de gráfico representados por la enumeración ChartType utilizan datos del gráfico, pero sus series no comparten siempre la misma estructura de valores ni los mismos ajustes. Por ejemplo, los gráficos de categorías usan categorías y valores, los de dispersión usan valores X e Y, y los de burbujas añaden tamaños de burbuja. Utilice el método de creación de puntos de datos que corresponda al tipo de serie. Ajustes como superposición y ancho del espacio solo se aplican a grupos de barras o columnas compatibles.
¿Qué es un grupo de series de gráfico?
Un ChartSeriesGroup contiene series compatibles que comparten ajustes de trazado a nivel de grupo. Un gráfico combinado puede contener más de un grupo, por lo que cambiar el grupo obtenido a través de una serie no altera necesariamente todas las series del gráfico.
¿Un gráfico recién creado contiene datos predeterminados?
Sí. Por defecto, ShapeCollection.add_chart crea series, categorías y valores de muestra. Puede editar esas celdas o borrar tanto las colecciones de series como de categorías antes de añadir un conjunto de datos totalmente personalizado. También existe una sobrecarga que puede crear un gráfico sin datos predeterminados.
¿Cómo están conectados los objetos del gráfico a las celdas del libro de trabajo?
Los nombres de series, etiquetas de categoría y valores de puntos de datos hacen referencia a celdas en un ChartDataWorkbook. Cambiar una celda referenciada actualiza el elemento correspondiente del gráfico. Cuando construye datos personalizados, mantenga alineadas las filas de categoría y las filas de valores de series para que cada punto se trace bajo la categoría prevista.
¿Cómo borro solo un punto en lugar de toda la serie?
Establezca la celda de valor correspondiente a None para conservar la posición de categoría del punto como un punto vacío. Use ChartDataPointCollection.clear solo cuando desee eliminar todos los puntos de esa serie. Si también elimina categorías, actualice todas las series para que sus valores permanezcan alineados con la colección de categorías.
¿Cómo se muestran los puntos vacíos?
El resultado depende del tipo de gráfico y de Chart.display_blanks_as. Los gráficos compatibles pueden mostrar los vacíos como espacios, como valores cero o conectando los puntos vecinos. Elija la configuración que coincida con el significado de los datos ausentes en su presentación. Consulte Controlar la visualización de celdas vacías para un ejemplo completo y una comparación visual.
¿Cómo se formatean los valores negativos?
Para series de barras, columnas y burbujas compatibles, habilite ChartSeries.invert_if_negative y establezca ChartSeries.inverted_solid_fill_color. Puede sobrescribir el comportamiento para un punto individual con ChartDataPoint.invert_if_negative. Estas propiedades afectan al formato, no a los valores numéricos almacenados.
¿Qué formato prevalece cuando tanto una serie como un punto están formateados?
El formato explícito del punto de datos tiene prioridad para ese punto. Los demás puntos siguen usando el formato explícito de la serie o, cuando no está definido, el estilo y tema automáticos del gráfico. Las propiedades de grupo como superposición y ancho del espacio controlan la disposición y no sustituyen el formato a nivel de punto.
¿Existe un límite al número de series que puede contener un gráfico?
Aspose.Slides no impone un límite fijo separado para el número de series. En la práctica, las limitaciones del archivo de presentación, la memoria disponible, el tiempo de renderizado y la legibilidad del gráfico determinan un límite útil.
¿Qué debo modificar cuando las columnas están demasiado juntas o demasiado separadas?
Establezca ChartSeriesGroup.gap_width en el grupo de series padre correspondiente. Aumente el valor para ampliar el espacio entre clústeres o disminúyalo para acercar los clústeres.