Datenvisualisierung ist ein wesentliches Werkzeug, da es das Verständnis komplexer Datensätze erleichtert und fundierte Entscheidungen ermöglicht. Tornadodiagramme sind nützlich für die Sensitivitätsanalyse, da sie eine grafische Ausgabe liefern, die die Bewertung der Variation von Eingangsvariablen auf ein bestimmtes Ergebnis ermöglicht. In diesem Blogbeitrag lernen wir, wie man Tornadodiagramme in Excel mit Python erstellt.
Dieser Artikel behandelt die folgenden Themen:
- Was sind Tornadodiagramme?
- Python-API zum Erstellen von Tornadodiagrammen in Excel
- Ein Tornadodiagramm in Excel erstellen
- Daten einfügen und ein Tornadodiagramm in Excel erstellen
- Eine kostenlose Lizenz erhalten
- Kostenlose Ressourcen
Was ist ein Tornadodiagramm?
Ein Tornadodiagramm ist eine Form eines Balkendiagramms, das besonders nützlich ist, um das Ausmaß der Veränderung eines Ergebnisses durch verschiedene Eingaben zu vergleichen. Wenn es um die Wahl oder die Risikobewertung geht, macht es die Bestimmung der Variablen, die den größten Einfluss auf das Ergebnis haben, einfach. Die abnehmende Reihenfolge der Balken erzeugt eine Form, die einem Tornado ähnelt, daher der Name.
Python Tornadodiagramme API in Excel
Zum Erstellen von Tornadodiagrammen in Excel nutzen wir die Diagrammfunktionen der Aspose.Cells for Python API. Es ist ein effektives Werkzeug, das Entwicklern ermöglicht, Excel-Dateien in ihren Anwendungen zu erstellen, zu manipulieren, zu konvertieren und andere Operationen durchzuführen.
Bevor wir mit der Erstellung von Tornadodiagrammen beginnen, richten wir unsere Umgebung ein und installieren Aspose.Cells für Python.
Um Aspose.Cells für Python zu installieren, laden Sie bitte das Paket herunter oder installieren Sie die API von PyPI hier mit dem folgenden pip-Befehl in Ihrem Terminal:
pip install aspose-cells-python
Ein Tornadodiagramm in Excel mit Python erstellen
Nachdem die Umgebung eingerichtet ist, können wir ein Tornadodiagramm in einem Excel-Arbeitsblatt einfach durch die folgenden Schritte erstellen:
- Laden Sie die Excel-Datei mit Daten mit der Workbook-Klasse.
- Holen Sie das gewünschte Arbeitsblatt in ein Worksheet-Klassenobjekt.
- Fügen Sie ein gestapeltes Balkendiagramm mit der Charts.add()-Methode hinzu.
- Greifen Sie auf das Diagramm über seinen Index in einem Chart-Klassenobjekt zu.
- Legen Sie die Datenquelle für das Diagramm mit der set_chart_data_range()-Methode fest.
- Legen Sie die erforderlichen Eigenschaften für das Diagramm fest.
- Speichern Sie schließlich das Dokument mit der save()-Methode.
Das folgende Codebeispiel zeigt wie man ein Tornadodiagramm in Excel mit Python erstellt.
Create a Tornado Chart in Excel using Python
Daten einfügen und ein Tornadodiagramm in Excel erstellen
Bisher haben wir gelernt, wie man ein Tornadodiagramm mit einem Arbeitsblatt mit vorab ausgefüllten Daten erstellt. Jetzt werden wir sehen, wie man Daten in ein Excel-Arbeitsblatt mit der put_value()-Methode der Cells-Klasse einfügt. Der restliche Prozess zur Erstellung eines Tornadodiagramms bleibt gleich.
Das folgende Codebeispiel zeigt wie man Daten einfügt und dann ein Tornadodiagramm in Excel mit Python erstellt.
Insert Data and Create a Tornado Chart in Excel
Eine kostenlose Lizenz erhalten
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Excel Tornadodiagramme in Python – Kostenlose Ressourcen
Neben der Erstellung von Tornadodiagrammen in Excel mit Python, erkunden Sie andere Techniken der Datenvisualisierung und verbessern Sie Ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse mit Python und Aspose.Cells. Für weitere Informationen und erweiterte Funktionen, konsultieren Sie die folgenden Ressourcen:
Schlussfolgerung
In diesem Artikel haben wir gelernt, wie man Tornadodiagramme in Excel mit Python erstellt. Aspose.Cells for Python ist eine leistungsstarke Bibliothek, die die programmatische Manipulation von Excel-Dateien ermöglicht und die Automatisierung von Aufgaben zur Datenvisualisierung erleichtert. Durch Befolgen der in diesem Artikel beschriebenen Schritte können Sie angepasste Tornadodiagramme erstellen, um den Einfluss verschiedener Faktoren auf bestimmte Ergebnisse effektiv zu visualisieren.
Im Falle von Unklarheiten wenden Sie sich bitte an unser kostenloses Support-Forum.