Gérer les étiquettes de données de graphiques dans les présentations avec Python
Introduction
Les etiquettes 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-dela du maximum de l’axe, ajuster l’espacement des étiquettes de l’axe des categories et positionner les étiquettes d’un graphique en secteur.
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 ligne 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-jacentes.
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)
Afficher le pourcentage comme étiquettes
Pour un graphique à colonnes empilées, calculez chaque valeur comme 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 categories dont le total est zéro sont ignorées afin d’éviter une division par zéro. Recalculez le texte d’étiquette personnalisé 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 signe de pourcentage avec les étiquettes de graphique
Lorsque les valeurs sont stockées sous forme de fractions, utilisez number_format pour afficher les pourcentages. Définissez is_number_format_linked_to_source sur False pour appliquer le format d’étiquette indépendamment des cellules source.
Cet exemple crée un graphique à colonnes empilées à 100% avec des séries rouge et bleue sur quatre catégories. Chaque paire de valeurs s’additionne à 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 généré par les paramètres d’une étiquette de données. Cela est utile lors de l’extraction d’étiquettes pour des rapports, la recherche de contenu dans une présentation ou 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 etiquette affiche 75% avec les noms de categorie et de serie. Le texte personnalisé remplace le texte d’etiquette genere. get_actual_label_text renvoie la chaine d’etiquette resultante dans les deux cas. Verifiez is_visible separement, comme indique ci-dessous, lorsque vous souhaitez extraire uniquement les etiquettes visibles.
Contrôler les étiquettes de données au-dela 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-jacentes.
L’exemple ci-dessous crée un graphique à 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-dela 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 ni ne remplace le paramètre d’affichage désactivé d’une étiquette individuelle. Cet exemple active les valeurs pour toute 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 cachée. 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 |
|---|---|
 |
 |
Type de graphique
Cet exemple utilise un graphique à colonnes 2D avec un axe de valeurs. Les graphiques sans axe de valeurs, comme les graphiques en secteur et en anneau, n’ont pas de maximum d’axe à limiter de cette façon.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 categories et l’axe. La valeur est un pourcentage de la taille maximale de police des etiquettes d’axe. Cet exemple crée un graphique à colonnes groupées et définit le decalage des etiquettes de l’axe horizontal à 500. Ce paramètre affecte les étiquettes de l’axe des categories plutôt que les étiquettes attachees 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 en secteur, ajustez les positions des étiquettes de données pour améliorer l’espacement et laisser de la place aux lignes de repères.
Cet exemple affiche la valeur du premier point de données, place son etiquette à l’extérieur de la tranche et ajuste ses decales x et y. Ces decales 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 etiquettes d’un graphique en secteur sont placees a l’exterieur de leurs tranches, les lignes de repere aident les lecteurs a associer chaque valeur a la bonne tranche. Une couleur contrastee et une ligne legerement plus epaisse peuvent faciliter la lecture, tandis que la transparence et un style pointille rend les lignes moins visibles.
Utilisez leader_lines_format pour formater les lignes de repere au niveau de la collection d’etiquettes de données de la serie. Les parametres dans series.labels.leader_lines_format.line s’appliquent à la collection, plutot qu’à une etiquette individuelle.
Cet exemple cree un graphique en secteur avec des donnees par defaut, affiche les valeurs a l’exterieur des tranches et active show_leader_lines. Il eloigne deux etiquettes de leurs tranches en utilisant les decales x et y, exprimes en fractions de la largeur et de la hauteur du graphique. Aucune presentation d’entree n’est requise.
Le fill_format de la ligne definit une couleur bleue unie avec une valeur alpha de 191 sur 255, ce qui donne environ 25% de transparence. width definit l’epaisseur a 2 points, et dash_style rend la ligne en pointille.
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
# Déplacez 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 repere ne garantit pas qu’une ligne apparaisse pour chaque etiquette. La visibilite depend du placement des etiquettes et du comportement de mise en page du graphique. Dans cet exemple, les deux etiquettes deplacees ont des lignes de repere visibles ; les etiquettes proches de leurs tranches n’en ont pas besoin.
L’image suivante montre le fichier FormattedLeaderLines.pptx enregistre, rendu avec Aspose.Slides:
Ajouter plusieurs rangées d’étiquettes de données au-dessus d’un graphique à colonnes
Cet exemple cree un graphique à colonnes avec deux rangées d’étiquettes de données au-dessus de la zone du trace. La serie A affiche les colonnes visibles, tandis que les series B et C fournissent les etiquettes supplementaires. Leurs colonnes sont cachees en supprimant le remplissage et le contour. La propriete overlap aligne les trois series sur les memes centres de categories.
Les parametres plot_area reserve de l’espace pour les rangées d’etiquettes. Apres que validate_chart_layout calcule les positions par defaut, x et y conservent l’alignement horizontal et appliquent des decales verticaux pour disposer les etiquettes en deux rangées. Les nombres restent des etiquettes de donnees liees aux valeurs des series ; seuls les en-tetes de rangee sont des formes de texte separees.
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:
# Masquez les colonnes de B et C, mais conservez 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
# Alignez les trois séries sur les mêmes centres de catégorie.
chart.chart_data.series[0].parent_series_group.overlap = 100
# Utilisez 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
# Réservez 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
# Conservez la position horizontale par défaut. Y est un décalage depuis
# la position d'étiquette par défaut, exprimé comme une 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 ligne 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 puis‑je 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 puis‑je garantir un style d’étiquette cohérent lors de l’exportation vers 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.