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Dify+DeepSeek | Excel数据一键可视化（创建步骤案例）（echarts助手.yml）（文档表格转图表、根据表格绘制图表、Excel绘制图表）

news 来源：原创 2025/8/24 23:22:01

Dify部署参考：Dify Rag部署并集成在线Deepseek教程（Windows、部署Rag、安装Ragan安装、安装Dify安装、安装ollama安装）

Dify+DeepSeek - Excel数据一键可视化（创建步骤案例）-DSL工程文件（可直接导入）

Dify+DeepSeek - Excel数据一键可视化（创建步骤案例）-Markdown示例文件

功能：输入文档或表格————>绘制图表

文章目录

  • 创建步骤
    • 点击创建Chatflow
    • 删除已有节点
    • 创建上传文件节点
      • 点击“开始”，创建输入字段text（文件路径或url）
      • 创建文档提取器
    • 为文档提取器输出创建`Excel转csv`节点
      • 新建节点
      • 模型我选择deepseek-reasoner
      • 按照以下格式填入prompt（输入数据选择`文档提取器/(x)text`）
      • 修改节点名称为`Excel转csv`
    • 为`Excel转csv`节点创建参数提取器节点
      • 新建节点
      • 设置指令
      • 设置模型
      • 设置输入变量
      • 添加提取参数`csv_data`
    • 为参数提取器节点创建代码执行节点
      • 新建节点
      • 代码填入
      • 代码解释
        • 1. **流程架构**：
        • 2. **核心算法**：
        • 3. **ECharts配置生成**：
        • 4. **异常处理边界**：
        • 5. **运维增强特性**：
    • 为执行代码节点添加直接回复节点
      • 创建节点
      • 输入直接回复内容（注意我修改了部分变量名，可能跟前面不兼容）
  • ~~节点测试~~ （无效）
    • 测试`文档提取器`（Excel转csv失败了，改成Markdown转csv）
      • 运行
      • 我的dify见鬼了，提取excel都是空的
      • 只能修改方案了，将后面的`Excel转csv`改成`Markdown转csv`
      • 测试提取markdown（没有问题）
  • 测试运行
    • 点击预览，然后上传文件
    • 在聊天框随便输入内容然后发送
    • 然后工作流就会逐个运行，最后输出结果
    • 点开右边工作流节点，能看到各个节点输入输出，方便调试

创建步骤

点击创建Chatflow

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echart助手

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删除已有节点

选中按Del：
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创建上传文件节点

点击“开始”，创建输入字段text（文件路径或url）

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创建文档提取器

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添加text字段输入：

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为文档提取器输出创建Excel转csv节点

新建节点

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模型我选择deepseek-reasoner

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按照以下格式填入prompt（输入数据选择文档提取器/(x)text）

#角色
你是一个数据整理专家，删除数据格式的整理和格式的转换。
#数据
囚 文档提取器/(x)text
#任务
将数据转换成csv格式

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修改节点名称为Excel转csv

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为Excel转csv节点创建参数提取器节点

新建节点

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设置指令

#任务
-提取csv格式的字符串

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设置模型

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设置输入变量

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添加提取参数csv_data

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为参数提取器节点创建代码执行节点

新建节点

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代码填入

import csv
import jsondef main(csv_data):# 解析CSVreader = csv.DictReader(csv_data.strip().splitlines())rows = list(reader)# 自动识别列结构headers = reader.fieldnamesif not headers or len(headers) < 2:return {'output': 'Error: 需要至少两列数据（1个分类列+1个数值列）'}# 默认第一列为分类轴，其余为数值列category_col = headers[0]value_columns = headers[1:]# 提取数据categories = [row[category_col] for row in rows]series_data = [{"name": col,"type": "bar","data": [float(row[col]) for row in rows]  # 处理浮点数} for col in value_columns]# 构建ECharts配置echarts_config = {"xAxis": {"type": "category", "data": categories},"yAxis": {"type": "value"},"series": series_data}# 返回结果return {'output': f'```echarts\n{json.dumps(echarts_config, ensure_ascii=False)}\n```'}

代码解释

以下是对该代码的详细技术解析：

1. 流程架构：
  • 输入：接收CSV格式的原始字符串数据
  • 处理：通过三层转换 pipeline：
    CSV文本 → Python字典结构 → ECharts JSON配置 → Markdown代码块封装
  • 输出：符合Markdown扩展语法规范的ECharts图表代码块
2. 核心算法：
  • 列智能识别算法：采用启发式规则
    if len(headers) >=2:第一列 = 分类轴后续列 = 数值系列
else:触发错误处理
  • 类型强制转换：float(row[col])实现字符串到数值的类型安全转换
3. ECharts配置生成：
  • 生成符合Apache ECharts v5+规范的配置结构
  • 动态构建坐标系：
    • X轴：自动映射分类维度
    • Y轴：自动推断为数值轴
  • 系列数据采用bar（柱状图）可视化编码
4. 异常处理边界：
  • 列数校验：强制要求至少包含2列数据
  • 浮点转换：假设所有数值列均可转换为float类型（需注意潜在TypeError风险）
5. 运维增强特性：
  • 输入数据规范化：通过strip().splitlines()处理不同平台的换行符差异
  • Unicode安全：ensure_ascii=False确保中文等字符正确显示
  • 结构化错误消息：返回标准字典格式，方便日志采集和监控

该代码特别适用于运维监控场景下的自动化报表生成，可将Zabbix、Prometheus等监控系统导出的CSV指标数据快速转换为可交互的可视化图表。

为执行代码节点添加直接回复节点

创建节点

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输入直接回复内容（注意我修改了部分变量名，可能跟前面不兼容）

在这里插入图片描述

filePath:
{{#1741057279322.filePath#}}
</br>文档提取器text:
{{#1741058246976.text#}}
</br>Excel转csv, csv text:
{{#1741058730753.text#}}
</br>参数提取器csv_data:
{{#1741065751183.csv_data#}}
</br>代码执行output:
{{#1741082638678.output#}}

节点测试 （无效）

测试文档提取器（Excel转csv失败了，改成Markdown转csv）

运行

在这里插入图片描述
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我的dify见鬼了，提取excel都是空的

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只能修改方案了，将后面的Excel转csv改成Markdown转csv

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不过提示词貌似都不用改。

测试提取markdown（没有问题）

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测试运行

点击预览，然后上传文件

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在聊天框随便输入内容然后发送

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然后工作流就会逐个运行，最后输出结果

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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

点开右边工作流节点，能看到各个节点输入输出，方便调试

在这里插入图片描述

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编程日记 2025/8/16 1:35:59

Redis 篇

一、数据结构 二、持久化方式 Redis 提供了两种主要的持久化方式&#xff0c;分别是 RDB&#xff08;Redis Database&#xff09;和 AOF&#xff08;Append Only File&#xff09;&#xff0c;此外&#xff0c;还可以同时使用这两种方式以增强数据安全性&#xff0c;以下为你…...

编程日记 2025/8/22 14:46:50

STM32常见外设的驱动示例和代码解析

以下是针对STM32常见外设的驱动示例和代码解析，基于HAL库实现，适用于大多数STM32系列（如F1/F4/H7等），可根据具体型号调整引脚和时钟配置。 1. GPIO驱动 应用场景：控制LED、按键检测、继电器开关等。 示例代码： // 初始化LED（推挽输出） void LED_Init(void) {GPIO_In…...

编程日记 2025/8/16 19:46:56

docker-compose Install reranker(fastgpt支持) GPU模式

前言BGE-重新排名器 与 embedding 模型不同，reranker 或 cross-encoder 使用 question 和 document 作为输入，直接输出相似性而不是 embedding。 为了平衡准确性和时间成本，cross-encoder 被广泛用于对其他简单模型检索到的前 k 个文档进行重新排序。 例如，使用 bge 嵌入模…...

编程日记 2025/8/21 5:43:57

【计算机网络入门】应用层

目录 1.网络应用模型 1.1 C/S模型&#xff08;客户端服务器模型&#xff09; 1.2 P2P模型&#xff08;对等模型&#xff09; 2. DNS系统 2.1 域名 2.2 域名解析流程 3. FTP文件传输协议 4. 电子邮件系统 4.1 SMTP协议 4.2 pop3协议 4.3 IMAP协议 4.4 基于万维网的电…...

编程日记 2025/8/23 12:20:48