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昨天跟大家分享了关于sparklines迷你图插件的的第一类图表类型,尺度(Scales)图表类型,今天要分享的是第二个图表类型——在项目标管理中使用频率非常高的子弹图(Bullet)。...下面是打开sparklines插件的bullet图表菜单: ? 以下是官方指导文档中的关于子弹图的参考示例: ?
今天跟大家分享sparklines迷你图系列17——ScatterChart。 ScatterChart是日常使用频率非常频繁的图表——条形图。
今天要分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(Stacked)。 Stack中文含义为堆积,该图表也就是我们常用到的堆积图。
今天要跟大家分享的是sparklines迷你图系列14——BoxPlot。...sparklines迷你图工具中国包含的箱线图参数如下: ? ? ? ? ? 以上参数中,标红的point参数是箱线图的数据源,也是必备参数。...在excel的sparklines迷你图插件的函数输入菜单中,依次定义好每一项的参数(多余或者不需要的参数可以省略),通过更改方向参数Vertical参数可以更改图表的朝向。 ?
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(TreeMap)。...使用sparklines迷你图工具,可以在excel中轻松制作出只有高级可视化让软件才能胜任的复杂图表(HeatMap、TreeMap)。...在sparklines官方指导文档中,给出的树状图函数语法及各参数示例如下: ? 柱状图目标数据将映射为的矩形块面积。(数据列需提前排序(降序))。 ?
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列13——Correlation(HeatMap)。 热力图在excel中可以轻松的通过自带的条件格式配合单元格数字来完成。...但是在sparklines迷你图插件中,通过简单的函数设置就可以制作出出色的热力图来。 而且这款软件支持的热力图风格多样,可以做出很多令人惊艳的效果。 ?
今天跟大家分享sparklines迷你图系列16——Distribution(Spread)。
今天继续跟大家分享的sparklines迷你图系列12——Composition(Cascade)。 不知道为啥这个图的名字英文看起来这么怪,但是其实他就是我们之前分享过的瀑布图。
水平线图的生成过程如下: 下面通过案例参数设置看下如何在excel的sparklines迷你图菜单中完成制作: 通过函数公式填充,可以得到一组水平线图,通过颜色重叠的深浅,可以大致判断出正负指标的绝对值相对大小
(根据sparklines的专属配色代码表查询即可)。...下面是在excel中的sparklines菜单中Area参数设置示例: =areachart(D3:I3,-50,100,-30,50,2112496,5546802) ?
今天跟大家分享sparklines迷你图系列16——Distribution(Stripes)。 Stripe图是类似于条形码那样的呈现连续性数据分布状态的一种图表,可以叫它条线图。
今天分享sparklines迷你图中的Comparision图表类型中的Columns图表。 该图表说到底其实就是我们日常工作中最常用到的柱形图。
各位小伙伴儿可以用魔方学院里分享的sparklines插件文件夹里的32位加载宏在office2010/2013上试一试,兴许可以。
今天分享sparklines迷你图系列13——Composition(Pie)。 大家看到名字就肯定知道是饼图了。...借助sparklines迷你图工具,我们可以通过特殊的函数语法,做出袖珍型的,装在单元格中的饼图。 其实以上将此款图表叫做饼图并不准确,因为我们所认识的传统饼图,是表达多分类数据的。
今天跟大家分享sparklines迷你图系列的第七篇——Comparision(+/-Variance)。 该图表用于表现指标增长率波动情况,波动范围-100%~100%之间。
今天继续跟大家分享sparklines迷你图系列9——Composition中的Pareto。
今天继续跟大家分享sparklines迷你图系列8——Comparision图表类型中的单条形图/柱形图。
除此之外,还有两款插件也可以创作出这种风格的迷你图(sparklines),只是有版权限制,只能实用15天,由于小魔方下载的插件早已过了试用期,在这里无法进行演示操作,不过可大家提供名称和下载链接,感兴趣的小盆友可以自行探索...sparklines(xlam) https://sourceforge.net/projects/sparklinesforxl/(免费开源) microcharts(com加载宏) http://www.brothersoft.com
迷你图 最后介绍一个简单好用的骚操作——sparklines的运用,它能够以字符串的形式展现一个迷你的数据特征图。 假设我现在有一个这样的需求,就是想看看所有用户的购买数量和金额的大体分布情况。...按照往常的思路,可以用可视化的形式绘制出来,但是这样稍显复杂,使用sparklines则可以简单达到这种效果。...首先需要安装sparklines这个包 pip install sparklines 因为需求的实现需要用的groupby函数,所以先定义一个处理函数 from sparklines import sparklines...# 定义sparklines函数用于展现数据分布 def sparkline_str(x): bins = np.histogram(x)[0] sl = ''.join(sparklines...sparklines的功能还是挺Cool挺实用的,更具体的用法可以去看看sparklines的文档。 参考资料:https://pbpython.com/styling-pandas.html
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