python读取excel数据并且画图的实现示例

下面我将详细讲解如何使用Python读取Excel数据并画图的实现示例。我会按照以下步骤进行介绍：

1. 安装所需库
2. 读取Excel文件
3. 数据处理
4. 绘制图表

本篇教程以实例为主，所使用的库为：pandas、matplotlib、xlrd，请确保你已经完成它们的安装。

1. 安装所需库

!pip install pandas matplotlib xlrd -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

注意，这里使用了清华源进行安装，大家可以选择自己喜欢的源进行安装。

2. 读取Excel文件

首先，我们需要读取Excel文件，这里使用pandas库进行读取：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

这里的data.xlsx是你的Excel文件名，如果文件不在当前工作目录下，你需要指定它的完整路径。

3. 数据处理

读取Excel文件后，我们需要对其进行数据处理。

假设我们的Excel表格如下：

日期	销售额
2020年1月1日	100
2020年1月2日	200
2020年1月3日	150
2020年1月4日	180
2020年1月5日	220
2020年1月6日	300
2020年1月7日	250

我们要将其中的销售额进行可视化，首先需要将其转换成一个列表：

sales = df['销售额'].tolist()

这里的tolist()函数会将pandas的数据类型转化为Python的列表类型。我们输出该列表：

print(sales)

输出结果为：

[100, 200, 150, 180, 220, 300, 250]

4. 绘制图表

数据处理完成后，我们可以使用matplotlib库进行绘制图表。

以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图表
plt.plot(sales)

# 添加x轴、y轴标题以及标题
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
plt.title('每日销售额')

# 显示图表
plt.show()

该代码中首先使用了plt.plot函数绘制了一条折线。

接着，我们使用plt.xlabel和plt.ylabel分别添加x轴标题和y轴标题。plt.title指定了整个图表的标题。

最后，我们使用plt.show函数将图表展示出来。

这里还有一个例子：

# 绘制图表
plt.barh(df['日期'], df['销售额'], color="b")

# 添加x轴、y轴标题以及标题
plt.xlabel('销售额')
plt.ylabel('日期')
plt.title('每日销售额')

# 显示图表
plt.show()

该代码中使用了plt.barh函数绘制了一个横向的条形图。df['日期']和df['销售额']分别表示从数据中取出“日期”和“销售额”列。

完整代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data.xlsx')
sales = df['销售额'].tolist()

# 绘制图表
plt.plot(sales)

# 添加x轴、y轴标题以及标题
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
plt.title('每日销售额')

# 显示图表
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 绘制图表
plt.barh(df['日期'], df['销售额'], color="b")

# 添加x轴、y轴标题以及标题
plt.xlabel('销售额')
plt.ylabel('日期')
plt.title('每日销售额')

# 显示图表
plt.show()

以上就是实现读取Excel数据并可视化的完整实例教程。