嗨，我太懂你这种烦恼了——在Excel里用Python画热图，结果X轴偏偏显示成干巴巴的数字，完全不是你想要的Week1、Week2这些周次名称对吧？别慌，这其实是因为绘图时默认用了列的索引值，咱们只要手动指定X轴标签就行，我给你一步步说怎么弄：

首先，咱们得先把Excel里的数据正确读进来，还要处理好表头和数据部分：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取当前工作簿里的活动数据
df = pd.DataFrame(Excel.CurrentWorkbook.Data[0])
# 把第一行设为列名
df.columns = df.iloc[0]
# 从第二行开始才是实际数据，截取这部分并重置索引
df = df[1:].reset_index(drop=True)

接下来，提取咱们需要的周次标签——也就是除了第一列「Names」之外的所有列名：

# 提取Week1、Week2这些周次名称作为X轴标签
x_axis_labels = df.columns[1:]

然后就可以绘制热图啦，关键是在heatmap函数里指定xticklabels参数为咱们刚提取的周次标签：

# 准备热图用的数值数据（转成float类型，避免绘图报错）
heatmap_values = df.iloc[:, 1:].astype(float)

# 设定画布大小，让显示更舒服
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制热图，同时指定X、Y轴的标签
sns.heatmap(
    heatmap_values,
    xticklabels=x_axis_labels,  # 这里就是设置X轴为周次名称的关键
    yticklabels=df.iloc[:, 0],  # Y轴用Names列的名称
    cmap='YlGnBu',  # 选个好看的配色，你也可以换成自己喜欢的
    annot=True  # 如果想在热图里显示具体数值，就加上这个参数
)

# 把X轴标签旋转45度，避免名称太长重叠在一起
plt.xticks(rotation=45, ha='right')

# 给热图加个标题
plt.title('每周数据热图')

# 显示图形
plt.show()

要是你的周次列名带了额外后缀（比如Week1 (X42)），只想保留「Week1」这种简洁名称的话，也可以用字符串处理来提取：

# 提取列名里的周次部分，去掉括号里的内容
x_axis_labels = [col.split(' (')[0] for col in df.columns[1:]]

最后再提醒你两点：

• 确保Excel里的表头行（第一行）格式统一，没有多余的空格或者特殊字符，不然提取标签时容易出问题
• 在Excel的Python环境里，运行代码后图形一般会直接在输出窗口显示，要是没看到，检查一下是不是代码里漏了plt.show()

内容来源于stack exchange