openpyxlを用いてexcelにエラーバー付きのグラフを描きたい

実現したいこと

openpyxlを用いてexcelにエラーバー付きのグラフを描きたいと考えています．
項目ごとにデータをグラフにするところはできましたが，それにエラーバーをつけるとことで困っています．chatgptなどにエラーバーに関するattributeなどを聞いてみましたが，実際にコードを走らせてみるとno attributeなどのエラーで進めることができていません．どのようにしたらよい過去教示いただけないでしょうか．

前提

python 3.10
openpyxl
Excel2021

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

python
1# -*- coding:  utf-8 -*-
2
3
4import numpy as np
5import openpyxl
6from openpyxl.chart import ScatterChart, Reference, Series, error_bar
7import pandas as pd
8from openpyxl.chart.shapes import GraphicalProperties, LineProperties
9import glob
10import datetime as dt
11import re
12from tqdm import tqdm
13
14notime = dt.date(2023, 2, 15).strftime('%Y%m%d')  # dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d')#
15file_list = glob.glob(r"E:\Res\*.xlsx")
16
17file_list = [ll for ll in file_list if notime in ll and "static" not in ll]  
18# プロットラインのカラー: HEXカラーで指定，#は不要
19line_col = [["f5e502", "0d0d0d"] , ["CC00",  "CC01"]]
20
21# 既存のシートを削除する(1) or Not(0)
22sheet_inplace = 1
23
24# file_list = file_list[: 2]
25nfiles = len(file_list)
26# ファイルのループ↓
27for ii, iFile in tqdm(enumerate(file_list), postfix="postfix"): 
28    
29    #workbook and worksheet
30    tgt_file = file_list[ii]
31    ub = [m.start() for m in re.finditer('_', tgt_file)]
32    sub = tgt_file[ub[-2]+1: ub[-1]]
33    peri = [m.start() for m in re.finditer('.xlsx', tgt_file)]
34    side = tgt_file[peri[0]-1].lower()
35    # print(iFile)
36    wb = openpyxl.load_workbook(tgt_file)
37    wsData = wb["Mean"]
38    
39    
40    wsData_data = pd.DataFrame(wsData.values)
41    wsData_dataT = pd.DataFrame(wsData.values).T.rename(columns={0: "Sub", 1: "Action", 2: "Shoes", 3: "Var", 4: "Compo", 5: "Ctime"})
42    
43    wsData_dataT_time = wsData_dataT[wsData_dataT["Var"] =="ContactTime"].sort_values(['Sub', 'Var', 'Compo'])  
44    rT, cT = wsData_dataT_time.T.shape
45    
46   
47
48    var_pickup = np.array([["Var1", "Y"]])#,
49
50    qqqq = []
51    
52    qq1 = [wsData_dataT[(wsData_dataT["Var"] =="r"+str(var_pickup[l,0])) & (wsData_dataT["Compo"] ==str(var_pickup[l,1])) ].values.tolist() for l in range(len(var_pickup)) if wsData_dataT[(wsData_dataT["Var"] =="r"+str(var_pickup[l,0])) & (wsData_dataT["Compo"] ==str(var_pickup[l,1]))].values.tolist()]
53    qq2 = [wsData_dataT[(wsData_dataT["Var"] =="l"+str(var_pickup[l,0])) & (wsData_dataT["Compo"] ==str(var_pickup[l,1])) ].values.tolist() for l in range(len(var_pickup)) if wsData_dataT[(wsData_dataT["Var"] =="l"+str(var_pickup[l,0])) & (wsData_dataT["Compo"] ==str(var_pickup[l,1]))].values.tolist()]
54    qq3 = [wsData_dataT[(wsData_dataT["Var"] ==str(var_pickup[l,0])) & (wsData_dataT["Compo"] ==str(var_pickup[l,1])) ].values.tolist() for l in range(len(var_pickup)) if wsData_dataT[(wsData_dataT["Var"] ==str(var_pickup[l,0])) & (wsData_dataT["Compo"] ==str(var_pickup[l,1])) ].values.tolist()]
55
56    qqqq = qq1 + qq2 + qq3
57
58    blank = pd.DataFrame()
59    #
60    for l in range(len(qqqq)): 
61        tt = pd.DataFrame(qqqq[l]).rename(columns={0: "Sub", 1: "Action", 2: "Shoes", 3: "Var", 4: "Compo", 5: "Ctime"}) 
62        blank = pd.concat([blank, tt] , axis=0) 
63    # # q = [wsData_dataT[wsData_dataT["Var"].str.endswith(tuple(var_pickup[i,0])) & wsData_dataT["Compo"].str.endswith(tuple(var_pickup[i,1]))] for i in range(len(var_pickup[: ,1]))]
64    
65    blank = blank.sort_values(['Sub', 'Var', 'Compo'])    
66    wsData_data = pd.concat([wsData_dataT_time, blank]).T.reset_index(drop=True)
67    sh = wsData_data.shape
68    wsData_data.columns = range(sh[1])
69    wsData_dataTT = wsData_data.T.rename(columns={0: "Sub", 1: "Action", 2: "Shoes", 3: "Var", 4: "Compo", 5: "Ctime"}) 
70    # t = wsData_dataT[wsData_dataT["Var"].isin([])]#wsData_dataT.filter(items = var_pickup[: ,0])
71    var_list = wsData_dataTT[~(wsData_dataTT.iloc[: ,3] =="ContactTime")][['Var', 'Compo']].reset_index(drop=True).drop_duplicates().values
72    # var_list = np.unique(var_list, axis=0)
73    sub_list = sorted(list(set(wsData_dataTT[~(wsData_dataTT.iloc[: ,0] =="ContactTime")].T.iloc[0,: ])))
74    shoes_list = list(set(wsData_dataTT[~(wsData_dataTT.iloc[: ,2] =="ContactTime")].T.iloc[2,: ]))
75    compo_list = list(set(wsData_dataTT[~(wsData_dataTT.iloc[: ,2] =="ContactTime")].T.iloc[4,: ]))
76    
77    var_n = len(var_list)
78    sub_n = len(sub_list)
79    shoes_n = len(shoes_list)
80    
81    ttt = []
82    tt1 = []
83    tt2=[]
84    
85    cntcnt = 1
86    
87    checkbox = []
88  
89    #被験者ごとのループ
90    for ij, iSub in enumerate(sub_list): 
91        snames = wb.sheetnames
92        if sheet_inplace == 1: 
93            for jj in snames: 
94                # print("chart" in jj)
95                if "Chart"+iSub in jj: 
96                    wb.remove(wb[jj])
97        wsRes = wb.create_sheet("Chart"+iSub)
98        wsSD = wb.create_sheet("SD"+iSub)
99        wsRes_data = pd.DataFrame(wsRes.values)
100        
101
102            X = np.array(wsData_dataTT[(wsData_dataTT["Var"] =="ContactTime") & (wsData_dataTT["Sub"] ==iSub)&(wsData_dataTT.Shoes.str.contains("|".join(tgt_shoes)))].T.iloc[6: ,: ])#np.array(wsData_data.iloc[6: ,0: 8])
103            X_head = wsData_dataTT[(wsData_dataTT["Var"] =="ContactTime") & (wsData_dataTT["Sub"] ==iSub)&(wsData_dataTT.Shoes.str.contains("|".join(tgt_shoes)))].T.iloc[: 4,: ]#wsData_data.iloc[: 4,0: 8]
104            
105                
106        rT, cT = X.shape
107        for iFr in range(rT): 
108            for iShoes in range(cT): 
109                a = X_head.iloc[0, iShoes]+X_head.iloc[1, iShoes]+X_head.iloc[2, iShoes]+X_head.iloc[3, iShoes]
110                aa = "Time"
111                wsRes.cell(row = 2, column = iShoes+1, value=a)
112                wsRes.cell(row = 1, column = iShoes+1, value=aa)
113                wsRes.cell(row = 3+iFr, column= iShoes+1, value=X[iFr, iShoes])
114                # wsRes.cell(row = 1, column = iShoes+1, value=a)
115                # wsRes.cell(row = 2+iFr, column= +iShoes+1, value=X[iFr, iShoes])
116                
117        timeCheck = pd.DataFrame(wsRes.values)
118
119        cnt = 0
120        var_check = []
121        #変数ごとのループ
122        for n, iVar in enumerate(var_list): 
123
124                          Y = np.array(wsData_dataTT[~(wsData_dataTT["Var"] =="ContactTime") & (wsData_dataTT["Sub"] ==iSub) &(wsData_dataTT["Var"] ==iVar[0]) &(wsData_dataTT["Compo"] ==iVar[1]) &(wsData_dataTT.Shoes.str.contains("|".join(tgt_shoes)))].T.iloc[6: ,: ])#np.array(wsData_data.iloc[6: ,0: 8])
125                Y_head = wsData_dataTT[~(wsData_dataTT["Var"] =="ContactTime") & (wsData_dataTT["Sub"] ==iSub) &(wsData_dataTT["Var"] ==iVar[0]) &(wsData_dataTT["Compo"] ==iVar[1])&(wsData_dataTT.Shoes.str.contains("|".join(tgt_shoes)))].T.iloc[: 5,: ]#wsData_data.iloc[: 4,0: 8]
126
127           
128            var_check.append(str(iVar)+iSub)
129            rD, cD = Y.shape
130            #ScatterChartオブジェクト作成
131            chart = ScatterChart()
132            cntcnt = 0
133
134            #シューズごとのループ
135            rD, cD = Y.shape
136            pre_sd = np.zeros((rD, cD))
137            for iShoes in range(cD): 
138                
139                b = Y_head.iloc[2, iShoes]#Y_head.iloc[0, iShoes]+Y_head.iloc[1, iShoes]+Y_head.iloc[2, iShoes]+Y_head.iloc[3, iShoes]+Y_head.iloc[4, iShoes]
140                bb = Y_head.iloc[0, iShoes]+Y_head.iloc[1, iShoes]+Y_head.iloc[2, iShoes]+Y_head.iloc[3, iShoes]+Y_head.iloc[4, iShoes]
141                shoesname = Y_head.iloc[2, iShoes]
142                cnt = cnt+1
143                tgtC = shoes_n+cnt
144                               
145                cntcnt = cntcnt+1
146                if cntcnt > shoes_n: 
147                    break
148                for iFr in range(rD):
149                    nFr = len(Y[:, iShoes])
150                    wsRes.cell(row=1, column =tgtC, value=bb)
151                    wsRes.cell(row=2, column =tgtC, value=b)
152                    wsRes.cell(row=3+iFr, column =tgtC, value = Y[iFr,iShoes])
153                    pre_sd[iFr, iShoes] = Y[iFr,iShoes]
154                
155                
156                sd = np.std(pre_sd, axis=1)
157                for iFr in range(rD):
158                    wsSD.cell(row=1, column =tgtC-shoes_n, value=bb)
159                    wsSD.cell(row=2, column =tgtC-shoes_n, value=b)
160                    wsSD.cell(row=3+iFr, column =tgtC-shoes_n, value = sd[iFr])
161                    
162                #xの範囲を設定
163                min_row = 2
164                max_row = min_row + rT - 1
165                x_values = Reference(wsRes, min_col = iShoes+1, min_row = min_row+1, max_row = max_row+1)
166                
167                #yの範囲を設定
168                min_row = 2
169                max_row = min_row + rD - 1
170                y_values = Reference(wsRes, min_col = tgtC, min_row = min_row, max_row = max_row+1)
171                y_sd = Reference(wsSD, min_col = tgtC-shoes_n, min_row = min_row, max_row = max_row+1)
172                
173               
174                #グラフの追加
175                series = Series(y_values, x_values, title="ScatterChart", title_from_data=True)
176                chart.y_error_bars(type='custom', value=sd, plus=sd, minus=sd)
177                chart.series.append(series)
178                series.spPr.ln.solidFill = line_col[0][line_col[1].index(shoesname)]
179                # #標準偏差の追加
180                # stdev_line = Reference(wsRes, min_col=2, min_row=1, max_row=1)
181                # stdev_series = Series(values=stdev_line, title='Stdev')
182                # chart.series.append(stdev_series)
183                
184            posi = wsRes.cell(row=20+10*(n%2), column= 15+5*(n-1)).coordinate
185            wsRes.add_chart(chart, posi)
186    
187                
188    #保存
189
190        tgt_file = tgt_file.replace(".xlsx", "_"+"".join(tgt_shoes)+"_"+".xlsx")
191            
192    wb.save(tgt_file)
193    wb.close()
194        
195

CHERRY

2023/04/03 03:31

試したコードとエラー内容をそのまま正確に記載していただくことは可能でしょうか。

Kodanosuke

2023/04/03 04:33

質問ありがとうございます．大変恐縮ですが，これ以上のコードは文字数などの関係もあり載せられないです．エラーとしては以下の内容になります．「Exception has occurred: AttributeError 'ScatterChart' object has no attribute 'y_error_bars' File "C:\XXXXX\XXXX\XXX.py", line 229, in <module> chart.y_error_bars(type='custom', value=sd, plus=sd, minus=sd)」こちらでお分かりになりますでしょうか．よろしくお願いいたします．

TakaiY

2023/04/03 05:48

「openpyxl error bar」で検索すると以下のサイトが始めの2つとして出てきますが、そこに書かれていることと質問のコードはかなり違うようですが、何を参考にされていますか？ https://openpyxl.readthedocs.io/en/latest/api/openpyxl.chart.error_bar.html https://github.com/uskysd/openpyxl-errorbar

Kodanosuke

2023/04/03 09:00

ありがとうございます．ご教示いただいたサイトを参考にしたら完成できました！大変お世話になりました！