使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图的方法

下面是详细的“使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图”的攻略。

1. 读取 CSV 文件

使用 Pandas 读取 CSV 文件非常容易，可以使用 read_csv() 方法。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读入 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 显示前 5 行数据
print(df.head())

在这个示例中，我们使用了 pd.read_csv() 方法从名为 data.csv 的 CSV 文件中读取数据，并将结果存储到了变量 df 中。然后使用 head() 方法显示了前 5 行数据。

2. 读取 Excel 文件

与 CSV 文件类似，Pandas 可以轻松地读取 Excel 文件。可以使用 read_excel() 方法进行读取。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读入 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 显示前 5 行数据
print(df.head())

在本示例中，我们使用 pd.read_excel() 方法从名为 data.xlsx 的 Excel 文件中读取数据，并将结果存储到了变量 df 中。然后使用 head() 方法显示了前 5 行数据。

3. 绘制折线图

使用 Pandas 和 Matplotlib 画图非常容易。下面是一个示例代码，它演示了如何绘制折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制折线图
plt.plot(df['x'], df['y'])
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

在这个示例中，我们首先使用 pd.read_csv() 方法从 CSV 文件中读取数据，并将其存储到 df 变量中。然后，使用 plt.plot() 函数绘制了折线图，该图以文件中的 x 和 y 列数据为 x 轴和 y 轴。最后，使用 plt.title()、 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数分别设置图形的标题、x轴标签和y轴的标签。使用 show() 方法显示出这个图形。

4. 绘制散点图

除了折线图，Pandas 和 Matplotlib 还可以轻松地绘制散点图。下面是一个示例代码，演示如何绘制散点图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(df['x'], df['y'])
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

在这个示例中，我们首先使用 pd.read_csv() 方法从 CSV 文件中读取数据，并将其存储到 df 变量中。然后，使用 plt.scatter() 函数绘制了散点图。该图以文件中的 x 和 y 列数据为 x 轴和 y 轴。最后，使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数分别设置图形的标题、x轴标签和y轴的标签。使用 show() 方法显示这个图形。

这就是使用 Pandas 和 Matplotlib 读取 CSV 文件和 Excel 文件，并绘制折线图和散点图的攻略。