高颜值报表！Python一键生成职场数据分析图表

一、场景介绍

工作汇报、数据分析、部门总结都需要可视化图表，Excel制图繁琐且样式单一。本文使用matplotlib库，无需专业设计能力，一键生成柱状图、折线图、饼图，适配职场汇报、数据分析、PPT展示，高清无水印。

二、环境安装

pip install matplotlib pandas

三、四大职场高频图表实战

统一配置：解决中文乱码问题（职场必备）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 解决中文乱码
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 读取清洗后的表格数据
df = pd.read_excel("清洗后数据.xlsx")

1. 柱状图：部门薪资对比图

# 统计各部门平均薪资
dept_salary = df.groupby("部门")["薪资"].mean()

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
dept_salary.plot(kind="bar", color=["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c"])
plt.title("各部门平均薪资对比", fontsize=14)
plt.xlabel("部门", fontsize=12)
plt.ylabel("平均薪资（元）", fontsize=12)
plt.tight_layout()
# 保存高清图片
plt.savefig("部门薪资柱状图.png", dpi=300)
plt.show()

2. 饼图：部门人员占比

# 统计各部门人数
dept_count = df["部门"].value_counts()

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(dept_count.values, labels=dept_count.index, autopct="%1.2f%%", startangle=90)
plt.title("各部门人员占比分布", fontsize=14)
plt.savefig("部门人员饼图.png", dpi=300)
plt.show()

3. 折线图：月度数据趋势分析

# 模拟月度业绩数据
month = ["1月","2月","3月","4月","5月","6月"]
achievement = [120, 150, 135, 180, 210, 195]

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(month, achievement, marker="o", linewidth=2, color="#d62728")
plt.title("2026上半年月度业绩趋势", fontsize=14)
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("业绩量")
plt.grid(alpha=0.3)
plt.savefig("月度业绩趋势图.png", dpi=300)
plt.show()

4. 综合图表：多数据对比展示

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))
# 左图：人数统计
dept_count.plot(kind="bar", ax=ax1, color="#2ca02c")
ax1.set_title("各部门人数统计")
# 右图：薪资分布
df["薪资"].plot(kind="hist", ax=ax2, bins=10, color="#9467bd")
ax2.set_title("薪资分布直方图")

plt.tight_layout()
plt.savefig("综合数据分析图.png", dpi=300)
plt.show()

四、职场使用技巧

1、所有图表高清保存，可直接插入PPT、工作报告；

2、可自定义颜色、尺寸、标题，适配企业汇报风格；

3、结合前文数据清洗脚本，实现数据处理+可视化全自动。