Gérer les étiquettes de données de graphiques dans les présentations avec Python
Introduction
Les étiquettes de données affichent des informations sur les séries de graphiques et les points de données individuels, aidant les lecteurs à identifier les valeurs et à comprendre le graphique. Cet article explique comment formater les valeurs, afficher les pourcentages, lire le texte des étiquettes, contrôler les étiquettes au‑delà du maximum de l’axe, ajuster l’espacement des étiquettes de l’axe des catégories et positionner les étiquettes des graphiques circulaires.
Compter les étiquettes de données visibles
Utilisez count_of_visible_data_labels pour vérifier combien d’étiquettes de données sont activées pour l’affichage avant de publier une présentation. Contrairement à len(labels), qui renvoie le nombre total d’étiquettes dans la collection, il prend en compte les valeurs par défaut des séries et les paramètres individuels des étiquettes.
Cet exemple crée un graphique en colonnes avec une série et trois points de données. Il accède à la collection labels de la série et affiche le nombre d’étiquettes visibles au fur et à mesure que les paramètres changent : 0, 3, 2, 3. Le nombre total reste 3.
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, 500, 300)
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
series_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Values")
series = chart.chart_data.series.add(series_cell, chart.type)
for i in range(3):
category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, f"Category {i + 1}")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, (i + 1) * 10)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
labels = series.labels
print(f"Total: {len(labels)}; visible: {labels.count_of_visible_data_labels}") # Total : 3 ; visible : 0
labels.default_data_label_format.show_value = True
print(f"Visible: {labels.count_of_visible_data_labels}") # Visible : 3
labels[1].data_label_format.show_value = False
print(f"Visible: {labels.count_of_visible_data_labels}") # Visible : 2
labels[1].data_label_format.show_legend_key = True
print(f"Visible: {labels.count_of_visible_data_labels}") # Visible : 3
La default_data_label_format de la série fournit les paramètres par défaut. Activer show_value y affiche les valeurs pour les trois étiquettes. Le définir sur False via le data_label_format d’une étiquette remplace ce paramètre pour l’étiquette sélectionnée. Activer show_legend_key fait que cette étiquette redevient visible, même si sa valeur reste cachée.
Le nombre d’étiquettes visibles reflète les paramètres de visibilité. Il ne mesure pas si les étiquettes se chevauchent, sont découpées ou restent lisibles dans le graphique rendu.
Définir la précision des données dans les étiquettes de graphique
Utilisez number_format_of_values pour formater les valeurs des séries. Cet exemple crée un graphique en lignes avec des données par défaut, affiche son tableau de données et active les étiquettes de valeur pour la première série. Le format #,##0.00 affiche un séparateur de milliers et deux décimales sans modifier les valeurs sous‑jacent.
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, 50, 50, 450, 300)
chart.has_data_table = True
series = chart.chart_data.series[0]
series.number_format_of_values = "#,##0.00"
series.labels.default_data_label_format.show_value = True
presentation.save("PrecisionOfDatalabels_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Pour formater les cellules numériques dans le classeur intégré d’un graphique, voir Définir des formats de nombre personnalisés pour les cellules du classeur. Cet exemple montre également les étiquettes de valeurs suivant les formats de leurs cellules source tout en préservant les valeurs numériques stockées.
Afficher le pourcentage sous forme d’étiquettes
Pour un histogramme empilé, calculez chaque valeur comme un pourcentage du total de sa catégorie et affectez le texte à text_frame_for_overriding. Cet exemple utilise les données de graphique par défaut et affiche les pourcentages avec deux décimales dans une police de 8 points. Les catégories dont le total est zéro sont ignorées afin d’éviter une division par zéro. Recalculez le texte personnalisé de l’étiquette si les données du graphique changent.
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.STACKED_COLUMN, 20, 20, 400, 400)
category_totals = [0.0] * len(chart.chart_data.categories)
for k in range(len(chart.chart_data.categories)):
for series in chart.chart_data.series:
point_value = float(series.data_points[k].value.data)
category_totals[k] += point_value
for series in chart.chart_data.series:
series.labels.default_data_label_format.show_legend_key = False
for j in range(len(series.data_points)):
label = series.data_points[j].label
if category_totals[j] == 0:
continue
point_value = float(series.data_points[j].value.data)
data_point_percent = point_value / category_totals[j] * 100
portion = slides.Portion()
portion.text = f"{data_point_percent:.2f} %"
portion.portion_format.font_height = 8
label.text_frame_for_overriding.text = ""
paragraph = label.text_frame_for_overriding.paragraphs[0]
paragraph.portions.add(portion)
label.data_label_format.show_value = True
label.data_label_format.show_series_name = False
label.data_label_format.show_percentage = False
label.data_label_format.show_legend_key = False
label.data_label_format.show_category_name = False
label.data_label_format.show_bubble_size = False
presentation.save("DisplayPercentageAsLabels_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Définir le symbole de pourcentage avec les étiquettes de données du graphique
Lorsque les valeurs sont stockées sous forme de fractions, utilisez number_format pour afficher des pourcentages. Réglez is_number_format_linked_to_source sur False afin d’appliquer le format de l’étiquette indépendamment des cellules source.
Cet exemple crée un histogramme empilé à 100 % avec des séries rouge et bleue sur quatre catégories. Chaque paire de valeurs totalise 1. Le format d’étiquette 0.0% affiche 0,30 comme 30,0 %, tandis que l’axe vertical utilise deux décimales. Les deux séries utilisent un texte d’étiquette blanc de 10 points.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
import aspose.pydrawing as drawing
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.PERCENTS_STACKED_COLUMN, 20, 20, 500, 400)
chart.axes.vertical_axis.is_number_format_linked_to_source = False
chart.axes.vertical_axis.number_format = "0.00%"
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
worksheet_index = 0
for i in range(4):
category_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, i + 1, 0, f"Category {i + 1}")
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
series_names = ["Reds", "Blues"]
series_colors = [drawing.Color.red, drawing.Color.blue]
values = [[0.30, 0.50, 0.80, 0.65], [0.70, 0.50, 0.20, 0.35]]
for i in range(len(series_names)):
series_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, 0, i + 1, series_names[i])
series = chart.chart_data.series.add(series_cell, chart.type)
for j in range(4):
value_cell = workbook.get_cell(worksheet_index, j + 1, i + 1, values[i][j])
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
series.format.fill.solid_fill_color.color = series_colors[i]
label_format = series.labels.default_data_label_format
label_format.show_value = True
label_format.is_number_format_linked_to_source = False
label_format.number_format = "0.0%"
label_format.text_format.portion_format.font_height = 10
label_format.text_format.portion_format.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
label_format.text_format.portion_format.fill_format.solid_fill_color.color = drawing.Color.white
presentation.save("SetDataLabelsPercentageSign_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Lire le texte réel des étiquettes de données
Utilisez get_actual_label_text pour récupérer le texte produit par les paramètres d’une étiquette de données. Cela est utile lors de l’extraction d’étiquettes pour des rapports, de la recherche de contenu dans une présentation ou de la validation de graphiques générés. Dans l’exemple ci‑dessous, le data label format par défaut combine le nom de chaque catégorie, le nom de la série et la valeur. Un point formate sa valeur en pourcentage, et un autre utilise un texte personnalisé provenant de text_frame_for_overriding.
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)
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
for i, category_name in enumerate(["Q1", "Q2"]):
category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, category_name)
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
north_cell = workbook.get_cell(0, 0, 1, "North")
north = chart.chart_data.series.add(north_cell, chart.type)
for i, value in enumerate([0.25, 0.75]):
value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, value)
north.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
south_cell = workbook.get_cell(0, 0, 2, "South")
south = chart.chart_data.series.add(south_cell, chart.type)
for i, value in enumerate([0.40, 0.60]):
value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 2, value)
south.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
for series in chart.chart_data.series:
label_format = series.labels.default_data_label_format
label_format.show_category_name = True
label_format.show_series_name = True
label_format.show_value = True
north.labels[1].data_label_format.is_number_format_linked_to_source = False
north.labels[1].data_label_format.number_format = "0%"
south.labels[0].text_frame_for_overriding.text = "Reviewed"
for series in chart.chart_data.series:
for point in series.data_points:
label = point.label
if not label.is_visible:
continue
label_text = label.get_actual_label_text()
print(f"Value: {point.value.data}; label: {label_text}")
Le nombre stocké dans un point de données reste 0.75, même si son étiquette affiche 75 % avec les noms de catégorie et de série. Le texte personnalisé remplace le texte d’étiquette généré. get_actual_label_text renvoie la chaîne d’étiquette résultante dans les deux cas. Vérifiez is_visible séparément, comme indiqué ci‑dessus, lorsque vous ne souhaitez extraire que les étiquettes visibles.
Contrôler les étiquettes de données au‑delà du maximum de l’axe
Lorsque vous limitez manuellement la plage d’un axe, certains points de données peuvent dépasser son maximum. Utilisez show_data_labels_over_maximum pour contrôler si leurs étiquettes de données sont affichées. Ce paramètre modifie la visibilité des étiquettes ; il ne modifie pas la plage de l’axe ni les valeurs sous‑jacent des données.
L’exemple ci‑dessous crée un histogramme en colonnes groupées 2D avec des valeurs de 60 et 120. Il définit is_automatic_max_value sur False et max_value à 100 sur l’axe vertical. La première diapositive autorise les étiquettes au‑delà du maximum ; une copie de cette diapositive les désactive. Les deux diapositives sont enregistrées dans DataLabelsOverMaximum.pptx.
Activez les étiquettes de valeur avec show_value. Le paramètre au niveau du graphique n’active pas l’affichage des valeurs par lui‑même et ne remplace pas la désactivation de l’affichage de valeur d’une étiquette individuelle. Cet exemple active les valeurs pour l’ensemble de la série et utilise position pour placer les étiquettes à l’extrémité extérieure de chaque colonne.
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, 600, 400)
chart.has_legend = False
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
first_category = workbook.get_cell(0, 1, 0, "Within range")
second_category = workbook.get_cell(0, 2, 0, "Above maximum")
chart.chart_data.categories.add(first_category)
chart.chart_data.categories.add(second_category)
series_name = workbook.get_cell(0, 0, 1, "Values")
series = chart.chart_data.series.add(series_name, chart.type)
first_value = workbook.get_cell(0, 1, 1, 60)
second_value = workbook.get_cell(0, 2, 1, 120)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(first_value)
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(second_value)
series.labels.default_data_label_format.show_value = True
series.labels.default_data_label_format.position = charts.LegendDataLabelPosition.OUTSIDE_END
chart.axes.vertical_axis.is_automatic_max_value = False
chart.axes.vertical_axis.max_value = 100
chart.show_data_labels_over_maximum = True
second_slide = presentation.slides.add_clone(slide)
second_chart = second_slide.shapes[0]
second_chart.show_data_labels_over_maximum = False
presentation.save("DataLabelsOverMaximum.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Les images suivantes montrent les diapositives enregistrées rendues par Microsoft PowerPoint. Avec True, l’étiquette 120 est visible à la limite supérieure ; avec False, elle est masquée. L’étiquette 60 reste visible, le maximum de l’axe reste à 100, et le deuxième point de données reste 120 dans les deux cas.
| show_data_labels_over_maximum = True | show_data_labels_over_maximum = False |
|---|---|
 |
 |
Chart Type
Cet exemple utilise un histogramme en colonnes 2D avec un axe des valeurs. Les graphiques sans axe des valeurs, tels que les graphiques circulaires et en anneau, n’ont pas de maximum d’axe à limiter de cette manière.Définir la distance de l’étiquette par rapport à un axe
Utilisez label_offset pour contrôler la distance entre les étiquettes de l’axe des catégories et l’axe. La valeur est un pourcentage de la taille maximale de police des étiquettes d’axe. Cet exemple crée un histogramme en colonnes groupées et définit le décalage des étiquettes de l’axe horizontal à 500. Ce paramètre affecte les étiquettes de l’axe des catégories plutôt que les étiquettes attachées aux points de données individuels.
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)
chart.axes.horizontal_axis.label_offset = 500
presentation.save("SetCategoryAxisLabelDistance_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Ajuster la position de l’étiquette
Sur un graphique circulaire, ajustez les positions des étiquettes de données pour améliorer l’espacement et laisser de la place aux lignes de repère.
L’exemple affiche la valeur du premier point de données, place son étiquette à l’extérieur de la tranche et ajuste ses décalages x et y. Ces décalages sont relatifs à la largeur et à la hauteur du graphique, respectivement.
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.PIE, 50, 50, 200, 200)
series = chart.chart_data.series
label = series[0].labels[0]
label.data_label_format.show_value = True
label.data_label_format.position = charts.LegendDataLabelPosition.OUTSIDE_END
label.x = 0.71
label.y = 0.04
presentation.save("presentation.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Formater les lignes de repère
Lorsque les étiquettes d’un graphique circulaire se trouvent à l’extérieur de leurs tranches, les lignes de repère aident les lecteurs à associer chaque valeur à la bonne tranche. Une couleur contrastée et une ligne légèrement plus épaisse peuvent faciliter la lecture de ces connexions, tandis que la transparence et un style en pointillés rendent les lignes visuellement discrètes.
Utilisez leader_lines_format pour formater les lignes de repère au niveau de la collection d’étiquettes de données de la série. Les paramètres dans series.labels.leader_lines_format.line s’appliquent à la collection, plutôt qu’à une étiquette individuelle.
Cet exemple crée un graphique circulaire avec des données par défaut, affiche les valeurs à l’extérieur des tranches et active show_leader_lines. Il déplace deux étiquettes plus loin de leurs tranches en utilisant les décalages x et y, exprimés en fractions de la largeur et de la hauteur du graphique. Aucune présentation d’entrée n’est requise.
Le fill_format de la ligne définit une couleur bleue unie avec une valeur alpha de 191 sur 255, offrant environ 25 % de transparence. width fixe l’épaisseur à 2 points, et dash_style rend la ligne pointillée.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
import aspose.pydrawing as drawing
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.PIE, 80, 50, 560, 400)
chart.has_legend = False
series = chart.chart_data.series[0]
label_format = series.labels.default_data_label_format
label_format.show_value = True
label_format.position = charts.LegendDataLabelPosition.OUTSIDE_END
label_format.show_leader_lines = True
# Déplacer deux étiquettes plus loin de leurs tranches.
series.labels[0].x = 0.10
series.labels[0].y = -0.05
series.labels[1].x = -0.10
series.labels[1].y = 0.05
line = series.labels.leader_lines_format.line
line.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
line.fill_format.solid_fill_color.color = drawing.Color.from_argb(191, 30, 90, 160)
line.width = 2
line.dash_style = slides.LineDashStyle.DASH
presentation.save("FormattedLeaderLines.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
Activer les lignes de repère ne garantit pas qu’une ligne apparaîtra pour chaque étiquette. La visibilité dépend du placement des étiquettes et du comportement de mise en page du graphique. Dans cet exemple, les deux étiquettes déplacées possèdent des lignes de repère visibles ; les étiquettes restant proches de leurs tranches n’en ont pas besoin.
L’image suivante montre le fichier FormattedLeaderLines.pptx enregistré et rendu avec Aspose.Slides :
Ajouter plusieurs lignes d’étiquettes de données au‑dessus d’un histogramme
Cet exemple crée un histogramme avec deux rangées d’étiquettes de données au‑dessus de la zone de tracé. La série A affiche les colonnes visibles, tandis que les séries B et C fournissent les étiquettes supplémentaires. Leurs colonnes sont masquées en supprimant le remplissage et le contour. La propriété overlap aligne les trois séries sur les mêmes centres de catégorie.
Les paramètres plot_area réservent de l’espace pour les rangées d’étiquettes. Après que validate_chart_layout calcule les positions par défaut, x et y conservent l’alignement horizontal et appliquent des décalages verticaux pour disposer les étiquettes en deux rangées. Les nombres restent des étiquettes de données liées aux valeurs des séries ; seules les en‑têtes de rangée sont des formes de texte séparées.
import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts
import aspose.pydrawing as drawing
with slides.Presentation() as presentation:
slide = presentation.slides[0]
chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 40, 40, 640, 200)
chart.has_title = False
chart.has_legend = False
chart.text_format.portion_format.font_height = 12
chart.chart_data.series.clear()
chart.chart_data.categories.clear()
workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
workbook.clear(0)
categories = ["North", "South", "East", "West"]
series_names = ["Series A", "Series B", "Series C"]
series_values = [
[35, 42, 28, 47],
[22, 31, 19, 26],
[12, 16, 14, 18]
]
for category_index, category_name in enumerate(categories):
category_cell = workbook.get_cell(0, category_index + 1, 0, category_name)
chart.chart_data.categories.add(category_cell)
for series_index, series_name in enumerate(series_names):
series_cell = workbook.get_cell(0, 0, series_index + 1, series_name)
series = chart.chart_data.series.add(series_cell, charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)
for category_index in range(len(categories)):
value_cell = workbook.get_cell(0, category_index + 1, series_index + 1, series_values[series_index][category_index])
series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)
if series_index > 0:
# Masquer les colonnes de B et C, mais conserver leurs étiquettes de données.
series.format.fill.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
series.format.line.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
label_format = series.labels.default_data_label_format
label_format.show_value = True
label_format.text_format.portion_format.font_height = 12
label_fill = label_format.text_format.portion_format.fill_format
label_fill.fill_type = slides.FillType.SOLID
label_fill.solid_fill_color.color = drawing.Color.black
label_format.position = charts.LegendDataLabelPosition.INSIDE_BASE
# Aligner les trois séries sur les mêmes centres de catégorie.
chart.chart_data.series[0].parent_series_group.overlap = 100
# Utiliser moins de lignes de grille pour cet exemple compact.
chart.axes.vertical_axis.is_automatic_major_unit = False
chart.axes.vertical_axis.major_unit = 10
# Réserver de l'espace au-dessus du tracé pour deux rangées d’étiquettes de données.
chart.plot_area.layout_target_type = charts.LayoutTargetType.INNER
chart.plot_area.x = 0.15
chart.plot_area.y = 0.32
chart.plot_area.width = 0.80
chart.plot_area.height = 0.48
chart.validate_chart_layout()
for series_index in range(1, len(series_names)):
series = chart.chart_data.series[series_index]
row_top = 0.15 if series_index == 1 else 0.03
for category_index in range(len(categories)):
data_label = series.data_points[category_index].label
# Conserver la position horizontale par défaut. Y est un décalage depuis
# la position d’étiquette par défaut, exprimé en fraction de la hauteur du graphique.
data_label.x = 0
data_label.y = row_top - data_label.actual_y / chart.height
# Seul le titre de rangée est une forme de texte distincte.
row_heading = slide.shapes.add_auto_shape(slides.ShapeType.RECTANGLE, chart.x, chart.y + row_top * chart.height, 85, 18)
row_heading.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
row_heading.line_format.fill_format.fill_type = slides.FillType.NO_FILL
row_heading.add_text_frame(series_names[series_index])
row_heading.text_frame.text_frame_format.margin_top = 0
row_heading.text_frame.text_frame_format.margin_bottom = 0
heading_format = row_heading.text_frame.paragraphs[0].portions[0].portion_format
heading_format.font_height = 12
heading_format.fill_format.fill_type = slides.FillType.SOLID
heading_format.fill_format.solid_fill_color.color = drawing.Color.black
presentation.save("multiple-rows-of-labels.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)
FAQ
Comment puis‑je empêcher les étiquettes de données de se chevaucher sur des graphiques denses ?
Combinez le placement automatique des étiquettes, les lignes de repère et une taille de police réduite ; si nécessaire, masquez certains champs (par exemple, la catégorie) ou n’affichez les étiquettes que pour les valeurs extrêmes ou les points clés.
Comment désactiver les étiquettes uniquement pour les valeurs zéro, négatives ou vides ?
Filtrez les points de données avant d’activer les étiquettes et désactivez l’affichage pour les valeurs égales à 0, les valeurs négatives ou les valeurs manquantes selon une règle définie.
Comment garantir un style d’étiquette cohérent lors de l’exportation en PDF/images ?
Définissez explicitement la famille et la taille de police et vérifiez que la police est disponible dans l’environnement de rendu afin d’éviter le remplacement.