PYTHON将EXCEL表格内容转为图片(jpg或png)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import table from PIL import Image from io import BytesIO from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False xls = pd.ExcelFile('./test.xlsx') j = 0 for sheet_name in xls.sheet_names: # 读取工作表数据 df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name) # 将缺失值转为空字符串，避免表格中出现NaN df = df.applymap(lambda x: str(x) if pd.notna(x) else '') # 创建一个样式对象 print("正在处理 %s 表格" % sheet_name) j = j + 1 if df.shape[0] > 150: # 假设以100行作为一个分割点 df_split = [df[i:i + 150] for i in range(0, df.shape[0], 150)] for i, data in enumerate(df_split): fig = plt.figure(figsize=(9, 26), dpi=200) ax = fig.add_subplot(111, frame_on=False) # 隐藏x轴 y轴 ax.xaxis.set_visible(False) # hide the x axis ax.yaxis.set_visible(False) # hide the y axis fig.tight_layout() # 如果数据是图片，则保存为图片，否则执行表格处理 if isinstance(data.iloc[0, 0], Image.Image): # 检查数据是否为图片 img = data.iloc[:, 0].apply(lambda x: x.tobytes()) # 将图片转换为字节流 img_buffer = BytesIO() img_buffer.write(img.values.tobytes()) # 将字节流转为BytesIO对象 img = Image.open(img_buffer) # 将BytesIO对象转为图片 img.save('./output/' + str(j) + '_' + str(i) + '!' + sheet_name + '.png') # 保存图片 else: ax.table(cellText=data.values, colLabels=data.columns, cellLoc='center', loc='center') ax.set_title(sheet_name, fontsize=12, loc='left') #ax.text(0, 1, sheet_name, ha='left', va='center', fontsize=12, transform=ax.transAxes) plt.savefig('./output/' + str(j) + '_' + str(i) + '!' + sheet_name + '.jpg') plt.close(fig) print("已完成 %s 表格处理" % sheet_name) elif df.shape[0] > 50: if isinstance(df.iloc[0, 0], Image.Image): # 检查数据是否为图片 img = df.iloc[:, 0].apply(lambda x: x.tobytes()) # 将图片转换为字节流 img_buffer = BytesIO() img_buffer.write(img.values.tobytes()) # 将字节流转为BytesIO对象 img = Image.open(img_buffer) # 将BytesIO对象转为图片 img.save('./output/' + str(j) + '!' + sheet_name + '.png') # 保存图片 else: fig = plt.figure(figsize=(9, 10), dpi=500) ax = fig.add_subplot(111, frame_on=False) ax.set_title(sheet_name, fontsize=12, loc='left') #ax.text(0, 0.8, sheet_name, ha='left', va='center', fontsize=12, transform=ax.transAxes) table1=ax.table(cellText=df.values, colLabels=df.columns, cellLoc='center', loc='center') table1.auto_set_font_size(True) # 禁用自动设置字体大小 table1.set_fontsize(14) # 设置字体大小为12 ax.xaxis.set_visible(False) # hide the x axis ax.yaxis.set_visible(False) # hide the y axis fig.tight_layout() plt.savefig('./output/' + str(j) + '!' + sheet_name + '.jpg') plt.close(fig) print("已完成 %s 表格处理" % sheet_name) else: if isinstance(df.iloc[0, 0], Image.Image): # 检查数据是否为图片 img = df.iloc[:, 0].apply(lambda x: x.tobytes()) # 将图片转换为字节流 img_buffer = BytesIO() img_buffer.write(img.values.tobytes()) # 将字节流转为BytesIO对象 img = Image.open(img_buffer) # 将BytesIO对象转为图片 img.save('./output/' + str(j) + '!' + sheet_name + '.png') # 保存图片 else: fig = plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=500) ax = fig.add_subplot(111, frame_on=False) ax.set_title(sheet_name, fontsize=12, loc='left') #设置标题在x,y轴上位置，字体 #ax.text(0, 0.8, sheet_name, ha='left', va='center', fontsize=12, transform=ax.transAxes) table1=ax.table(cellText=df.values, colLabels=df.columns, cellLoc='center', loc='center') table1.auto_set_font_size(True) # 禁用自动设置字体大小 table1.set_fontsize(14) # 设置字体大小为12 ax.xaxis.set_visible(False) # hide the x axis ax.yaxis.set_visible(False) # hide the y axis #fig.tight_layout() plt.savefig('./output/' + str(j) + '!' + sheet_name + '.jpg') plt.close(fig) print("已完成 %s 表格处理" % sheet_name)