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）

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

创建步骤

点击创建Chatflow

echart助手

删除已有节点

选中按Del：

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

添加text字段输入：

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）

#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

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

#任务
-提取csv格式的字符串

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

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

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）

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

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

不过提示词貌似都不用改。

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