seaborn配合pandas的to_excel

Seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，它提供了更高级别的统计绘图功能，而pandas则提供了数据处理的强大工具。如果你想用seaborn生成的图表保存到Excel文件中，可以这样做：

1. 首先，导入所需的库：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

2. 准备数据，可以使用pandas的内置函数或者读取CSV文件：

data = {
   'column1': np.random.randn(100),
   'column2': np.random.randn(100),
   'column3': np.random.randint(0, 10, 100)
}

df = pd.DataFrame(data)

3. 使用seaborn创建你需要的图表，例如散点图：

sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=df, hue='column3')

4. 将图表转换为图像数据，并保存到内存中：

fig = plt.figure(figsize=(8,6))
image_data = io.BytesIO()
plt.savefig(image_data, format='png')
image_data.seek(0)  # 移动指针回到开始

5. 利用pandas的`to_excel`函数将包含图像的数据框写入Excel文件：

pd.concat([df, pd.Series(image_data.getvalue(), name='chart')]).to_excel('output.xlsx', index=False)

这里，我们创建了一个新的Series，其值为保存图像的字节流，然后将其与原始DataFrame连接在一起。最后，通过`to_excel`将整个DataFrame写入Excel。