Python玩转Excel表！没有哪一门语言能像Python这么牛逼！

概述可以组合了饼图和圆环图来创建仪表盘图表。 第一个图是带有4个切片的圆环图，前3个切片与仪表盘的颜色对应，第4个切片是圆环的另一半，设置为不可见。

可以组合了饼图和圆环图来创建仪表盘图表。

第一个图是带有4个切片的圆环图，前3个切片与仪表盘的颜色对应，第4个切片是圆环的另一半，设置为不可见。

然后，添加含有3个切片的饼图，将第1个和第3个切片设置为不可见，将第2个切片当作仪表盘的指针。

使用数据系列中各个数据点的图形属形来实现效果。代码如下：

from openpyxl import Workbook

from openpyxl.chart import PIEChart,DoughnutChart,SerIEs,Reference

from openpyxl.chart.serIEs import DataPoint

data= [

["Donut","PIE"],

[25,75],

[50,1],124],

[100],

]

wb= Workbook()

ws= wb.active

for row in data:

ws.append(row)

# 第一个图是圆环图

c1= DoughnutChart(firstSliceAng=270,holeSize=50)

c1.Title= "Code coverage"

c1.legend= None

ref= Reference(ws,min_col=1,min_row=2,max_row=5)

s1= SerIEs(ref,Title_from_data=False)

slices= [DataPoint(IDx=i) fori in range(4)]

slices[0].graphicalPropertIEs.solIDFill= "FF3300" #红色

slices[1].graphicalPropertIEs.solIDFill= "FCF305" #黄色

slices[2].graphicalPropertIEs.solIDFill= "1FB174" #绿色

slices[3].graphicalPropertIEs.noFill= True #不可见

s1.data_points= slices

c1.serIEs= [s1]

# 第二个图是饼图

c2= PIEChart(firstSliceAng=270)

c2.legend= None

ref= Reference(ws,min_col=2,max_col=2,max_row=4)

s2= SerIEs(ref,Title_from_data=False)

slices= [DataPoint(IDx=i) fori in range(3)]

slices[0].graphicalPropertIEs.noFill= True #不可见

slices[1].graphicalPropertIEs.solIDFill= "000000" #黑色针状

slices[2].graphicalPropertIEs.noFill= True #不可见

s2.data_points= slices

c2.serIEs= [s2]

c1+= c2 # 组合图表

ws.add_chart(c1,"D1")

wb.save("gauge.xlsx")

运行代码后，生成的工作簿中的图表如下图1所示。

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总结

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