大家好，我是才哥。

最近在做数据可视化的时候，希望在图上同时显示数据表。关于这个需求，用excel可以比较方便，直接快速布局中选择布局5即可。那么，如果我们想用python也来完成这项任务，可以怎么做呢？

期望效果预览：

1. Excel简单绘制

就很简单了，直接选中数据插入柱状图，然后在图表工具-设计-快速布局中选择相应的布局即可。

2. Python绘制

那这里我们用到的是matplotlib，bar和table。

将图表元素进行拆解，可以分为柱状图和数据表，刚好matplotlib提供了对应的接口。

2.1 柱状图绘制

先绘制柱状图，案例中是两组数据，所以是组合柱状图。在本次绘制中，有以下几个知识点，可以记一记：

• 设置标题时的位置（用参数x,y指定）
• 设置坐标轴标题时用参数rotation旋转方向
• 设置坐标轴区间范围
• 显示数据标签（用ax.bar_label方法）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 中文及负数显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4), dpi=100)

# 案例数据
data = [[150, 200,  -50, -100,  -75],
        [300, 125,  -80,  75, -100],
        ]
# 列与行
columns = ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五')
rows = ['才哥', '楠楠']

# 作图参数
index = np.arange(len(columns))-0.1
bar_width = 0.4

# 设置柱状图颜色
colors = ['turquoise', 'coral']

# 柱状图
bar1 = plt.bar(index, data[0], 
               bar_width, color=colors[0], edgecolor='grey')
bar2 = plt.bar(index+bar_width, data[1],
               bar_width, color=colors[1], edgecolor='grey')

# 设置标题
ax.set_title('工作日收益情况', fontsize=16, y=1.1,x=0.44)
# 设置坐标轴标题
ax.set_ylabel("元", fontsize=12, color='black', alpha=0.7, rotation=360)
# 设置Y轴区间
ax.set_ylim(-150, 350)

# 显示数据标签
ax.bar_label(bar1, label_type='edge')
ax.bar_label(bar2, label_type='edge')

# x,y轴刻度不显示
ax.tick_params(axis=u'both', which=u'both', length=0)
# x轴刻度及刻度值不显示
plt.xticks([])

输出如下：

2.2. 图表table绘制

先看看图表table的绘制，我们拿案例数据来单独绘制看看：

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4), dpi=100)
# table图表
the_table = plt.table(cellText=data, 
                      rowLabels=rows,rowColours=colors,
                      colLabels=columns, cellLoc='center', loc="bottom",
                      bbox=[0, -0.4, 1, 0.24]
                      )

输出如下：

关于 plt.table的参数介绍如下：

cellText：表格单元格文本，字符串中的换行符暂不支持，可能导致文本超出单元格边界
cellColours：表格单元格背景色
cellLoc：表格单元格文本的对齐方式，取值范围为{‘left’, ‘center’, ‘right’}，默认值为’right’
colWidths：表格单元格宽度
rowLabels：表格行表头文本
rowColours：表格行表头背景色
rowLoc：表格行表头文本的对齐方式，取值范围为{‘full’, ‘left’, ‘right’}，默认值为’left’
colLabels：表格列表头文本
colColours：表格列表头背景色
colLoc：表格列表头文本的对齐方式，取值范围为{‘full’, ‘left’, ‘right’}，默认值为’left’
loc：单元格相对于子图的位置
bbox：绘制表格的边界框

最后，我们需要做的就是将上述两个图进行组合，组合过程中可能需要做一些格式微调。

2.3. 组合

在本次案例中，对组合图需求有以下几点：

• 柱状图边框不显示
• 图表table中列名高度需要高一些，单元格的高度要低一些
• 图例位置需要和对应行一致

为了实现上诉需求，我们可以通过以下方式来处理：

# 设置单元格高度
cellDict = the_table.get_celld()
for i in range(0, len(columns)):
    cellDict[(0, i)].set_height(0.6)
    for j in range(1, len(rows)+1):
        cellDict[(j, i)].set_height(0.4)

# 设置图表table中行名单元格的高度
cellDict[(1, -1)].set_height(0.4)
cellDict[(2, -1)].set_height(0.4)

# 设置图表table单元格文本字体
the_table.auto_set_font_size(False)
the_table.set_fontsize(10)

# 设置图表table单元格边框
for key, cell in the_table.get_celld().items():
    cell.set_linewidth(0.6)

# 边框隐藏
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)

name = ['', '']
# 设置图例的位置
ax.legend(name, handlelength=0.7, labelspacing=0.6,
          bbox_to_anchor=(-0.1, -0.23),
          loc='upper left', frameon=False)

最终，我们可以得到比较满意的效果：

以上就是本次全部内容，大家可以修改参数多试试以熟悉掌握。