Python生成月度销售报表图表：自动汇总出图
用Python pandas按月汇总销售数据，matplotlib自动生成柱状图+折线图+饼图组合的月度报表，一键跑完直接贴PPT，代码完整可运行。
场景痛点
每个月初都要做上个月的销售报表：从明细表汇总到月度数据，画销售额柱状图、同比增长折线、产品占比饼图，再贴到PPT里。一套流程手动做半天，数据还容易汇总错。用Python脚本，读入原始销售明细，自动按月分组、自动画图、自动保存图片，月初一键跑完直接用。
用到的库
pip install matplotlib pandas openpyxl
完整代码
# 导入库
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
# 解决中文乱码
matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei", "Microsoft YaHei", "Arial Unicode MS"]
matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
def ensure_sample_data(path):
"""生成示例销售明细数据，方便直接跑通"""
if os.path.exists(path):
return
import random
random.seed(0)
rows = []
products = ["产品A", "产品B", "产品C", "产品D"]
for day in pd.date_range("2026-01-01", "2026-06-30", freq="D"):
for _ in range(random.randint(5, 15)):
rows.append({
"日期": day,
"产品": random.choice(products),
"金额": round(random.uniform(800, 5000), 2),
})
pd.DataFrame(rows).to_excel(path, index=False)
print(f"已生成示例销售明细 {path}")
def monthly_sales_report(excel_path):
ensure_sample_data(excel_path)
# 1. 读取明细数据
df = pd.read_excel(excel_path)
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"])
df["月份"] = df["日期"].dt.month # 提取月份
# 2. 按月汇总总销售额
monthly = df.groupby("月份")["金额"].sum().round(0)
month_labels = [f"{m}月" for m in monthly.index]
# 3. 按产品汇总半年销售额
product_sum = df.groupby("产品")["金额"].sum()
# 4. 创建2行1列的子图：上柱状下饼图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10))
# 上图：月度销售额柱状图
bars = ax1.bar(month_labels, monthly.values, color="#4C72B0", alpha=0.8)
ax1.set_title("上半年月度销售额", fontsize=15)
ax1.set_ylabel("销售额（元）")
for bar in bars:
h = bar.get_height()
ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, h,
f"{h:,.0f}", ha="center", va="bottom", fontsize=9)
# 下图：产品占比饼图
ax2.pie(product_sum.values, labels=product_sum.index,
autopct="%1.1f%%", startangle=90,
colors=["#4C72B0", "#55A868", "#C44E52", "#8172B2"])
ax2.set_title("上半年产品销售占比", fontsize=15)
plt.tight_layout()
plt.savefig("monthly_sales_report.png", dpi=150)
plt.close()
print(f"月度销售报表图已保存为 monthly_sales_report.png")
print(f"月度销售额：\n{monthly}")
if __name__ == "__main__":
monthly_sales_report("sales_detail.xlsx")
代码讲解
ensure_sample_data()生成半年的销售明细数据，每行是一笔订单记录，包含日期、产品、金额。实际用的时候把你自己的明细Excel替换掉即可。df["日期"].dt.month从日期里提取月份数字，groupby("月份")按月分组汇总销售额，一行代码完成手动数据透视表的工作。- 上图用柱状图画月度总销售额，柱顶用
f"{h:,.0f}"格式化成千分位数字，大额金额读起来清晰。 - 下图用饼图画四个产品半年的销售占比，
startangle=90让第一块从正上方开始。 subplots(2, 1)上下排列两个子图，适合放在一张报表页里。
运行结果
当前目录先生成 sales_detail.xlsx，然后输出 monthly_sales_report.png。上半部分是1到6月的月度销售额柱状图，柱顶标注具体金额；下半部分是四个产品的销售占比饼图。终端同时打印每月销售总额方便核对。
注意事项
- 实际业务中明细数据可能有几千行，groupby聚合是秒级的，不用担性能。
- 如果要做同比，需要去年同月数据，多带一列"年份"再
groupby(["月份", "年份"])。 - 金额列如果Excel里是文本格式带逗号，先
df["金额"] = df["金额"].astype(str).str.replace(",", "").astype(float)清洗。 - 报表图建议直接存成300dpi PNG，贴PPT不会糊。
更新时间：2026-09-14 20:28:17
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