Pyecharts vs 传统Excel图表：效率提升300%的秘诀

原创于 2025-12-13 10:36:28 发布 · 369 阅读

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输入框内输入如下内容：

创建一个对比演示项目，分别用Pyecharts和Excel处理同一组销售数据：1)自动从数据库读取最新销售数据 2)生成月度对比柱状图 3)制作产品占比饼图 4)输出带交互功能的HTML报告。记录两种方式的时间消耗和效果差异。

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最近在做一个销售数据分析的小项目，正好对比了Pyecharts和Excel两种工具制作数据可视化的效率差异。结果发现，使用Pyecharts的效率提升了整整3倍！下面就跟大家分享一下我的实践过程和心得体会。

这次对比使用的是一组真实的销售数据，包含过去12个月的产品销售额和不同产品类别的占比情况。数据存储在MySQL数据库中，总记录数大约5000条。

先用Excel来处理这些数据，整个过程相当繁琐：

整个过程耗时约45分钟，而且每次数据更新都要重复这些步骤。

相比之下，使用Pyecharts的体验简直太流畅了：

最惊艳的是，从开始到最终生成报告，总共只用了15分钟，而且以后每次更新数据只需不到1分钟！

经过多次测试，两种方式的耗时对比如下：

Pyecharts不仅在速度上完胜，生成的可视化效果也更专业，而且具备Excel无法实现的交互功能。

根据这次对比，我有几点实用建议：

Pyecharts的强大之处在于：

在实践过程中也遇到了一些问题：

不过这些问题都有成熟的解决方案，比如使用虚拟滚动提升性能。

接下来我计划：

这次对比让我深刻体会到自动化工具的效率优势。如果你也需要经常制作数据可视化报告，强烈建议试试Pyecharts。我在InsCode(快马)平台上创建了这个对比项目的完整实现，包含所有代码和数据，可以一键运行体验。

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平台的使用体验很流畅，不需要配置任何环境，直接就能运行Python代码看到效果。特别是部署功能，让分享演示变得特别简单，生成的HTML报告可以通过链接直接访问，团队成员都能实时查看最新数据。

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创建一个对比演示项目，分别用Pyecharts和Excel处理同一组销售数据：1)自动从数据库读取最新销售数据 2)生成月度对比柱状图 3)制作产品占比饼图 4)输出带交互功能的HTML报告。记录两种方式的时间消耗和效果差异。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考