利用Python获取excel的数据并绘制直方图（保姆级教程，含多组样例）

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利用Python获取excel的数据并绘制直方图（保姆级教程，含多组样例）

2024-02-21 08:47| 来源: 网络整理| 查看: 265

学习样例

开发工具：python3.8、pycharm2020.3.3 开发过程

分析数据

在这里插入图片描述总共三列数据，分别是年份，月份及对应的客流量，如果将数据可视化，我们可以将年份作为横坐标，可以将客流量总和作为纵坐标，也可以将客流量的平均值作为纵坐标，体现每年客流量总量的变化，等等

引入模块

首先我们的目的是获取xls文件并作图，那么就要引入相关的模块

import xlrd import matplotlib.pyplot as plt

若当前项目文件中还没有这两个模块就需要先下载，具体操作过程点击file -> Settings 或 ctrl+alt+s 在这里插入图片描述进入设置页面后，找到Project：项目名中的Python Interpreter，点击下方加号在搜索框中搜索需要的模块，点击Install Package，之后等待下载即可成功引入相关模块之后，我们就要开始获取xls文件中的数据了 Python 疫情数据分析 Python 商场销售数据分析

获取数据

利用xlrd中的方法获取指定文件指定工作表中的全部数据，其数据是一个列表形式，注意这里flights.xls文件与当前写的xx.py文件需要在同一文件夹内才能获取到数据在这里插入图片描述可以通过 open in Explorer打开所在文件夹也可以直接在电脑里查找这个文件夹

data = xlrd.open_workbook("flights.xls") # 打开excel文件 table1 = data.sheet_by_name('flights') # 通过excel里面的表名获取工作表

接下来对得到的数据进行操作

处理数据

先要获得各表头所在列号

row1 = table1.row_values(0) # 根据索引读取一行的数据，即表头 for i in range(len(row1)): # 获取各表头所在列号 if row1[i] == 'year': oneindex1 = i elif row1[i] == 'month': oneindex2 = i elif row1[i] == 'passengers': oneindex3 = i

得到各表头所在列号后，我们将所有数据按列存储到列表中

# 获取year、month、passengers三列的数据 year = table1.col_values(oneindex1, 1) month = table1.col_values(oneindex2, 1) passengers = table1.col_values(oneindex3, 1)

因为我们直方图的横坐标为年份，所以我们需要对year这一列数据进行去除处理

# 剔除year列表中重复元素，并重新排列 Year = list(sorted(set(year)))

因为我们直方图的纵坐标为乘流量的总和，所以我们需要对每一年12个月的乘流量求和

# Passenger_Number存放各year的Passenger的总和 Passenger_Number=[] for i in range(len(Year)): sum=0 for j in range(len(passengers)): if(year[j]==Year[i]): sum+=passengers[j] Passenger_Number.append(int(sum))

如果需要的是该年每个月的平均客流量，只需要求和后做个除法，需要注意的是：结果不一定为整数，需要以浮点型数据输出

# Passenger_Avg存放各year的Passenger的平均值 Passenger_Avg = [] for i in range(len(Passenger_Number)): avg=Passenger_Number[i]/12 Passenger_Avg.append(float('%.3f' % avg))

得到横坐标数据及其对应的纵坐标数据后，就可以开始画图了

作图 plt.xlabel('Date') #设置横坐标 plt.ylabel('Number of Passenger') #设置纵坐标 plt.bar(Year, Passenger_Number) #生成条形图 # 在直方图中各柱的头上标注其值 for a, b in zip(left, height): plt.text(a, b + 1, b, ha='center', va='bottom') plt.show()

bar(x, height, width=0.8, bottom=None, ***, align=‘center’, data=None, *kwargs) 参数如下在这里插入图片描述可以通过修改这些参数得到各种自己需要的图形

成果图

1949-1960每年乘客总量 1949-1960每年乘客平均值

完整代码 # -*- coding:utf-8 -*- """ 作者：95345 日期：2021年05月31日 """ import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): data = xlrd.open_workbook("flights.xls") # 打开excel文件 table1 = data.sheet_by_name('flights') # 通过excel里面的表名获取工作表 row1 = table1.row_values(0) # 根据索引读取一行的数据，参数：行索引，开始列索引，结束列索引（不包含） for i in range(len(row1)): # 获取表头 if row1[i] == 'year': oneindex1 = i elif row1[i] == 'month': oneindex2 = i elif row1[i] == 'passengers': oneindex3 = i # 获取year、month、passengers三列的数据 year = table1.col_values(oneindex1, 1) month = table1.col_values(oneindex2, 1) passengers = table1.col_values(oneindex3, 1) # 剔除year列表中重复元素，并重新排列 Year = list(sorted(set(year))) # Passenger_Number存放各year的Passenger的总和 Passenger_Number=[] for i in range(len(Year)): sum=0 for j in range(len(passengers)): if(year[j]==Year[i]): sum+=passengers[j] Passenger_Number.append(int(sum)) # Passenger_Avg存放各year的Passenger的平均值 Passenger_Avg = [] for i in range(len(Passenger_Number)): avg=Passenger_Number[i]/12 Passenger_Avg.append(float('%.3f' % avg)) Show(Year,Passenger_Avg) def Show(left,height): print("**************************开始绘图**************************") plt.xlabel('Date') #设置横坐标 plt.ylabel('Number of Passenger') #设置纵坐标 plt.bar(left, height) # 在直方图中各柱的头上标注其值 for a, b in zip(left, height): plt.text(a, b + 1, b, ha='center', va='bottom') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

Python 疫情数据分析 Python 商场销售数据分析

其他样例 # -*- coding:utf-8 -*- # -*- coding:utf-8 -*- """ 作者：95345 日期：2021年05月31日 """ import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): data = xlrd.open_workbook("exercise.xls") # 打开excel文件 table1 = data.sheet_by_name('exercise') # 通过excel里面的表名获取工作表 row1 = table1.row_values(0) # 根据索引读取一行的数据，参数：行索引，开始列索引，结束列索引（不包含） for i in range(len(row1)): # 获取表头 if row1[i] == 'diet': oneindex1 = i elif row1[i] == 'pulse': oneindex2 = i elif row1[i] == 'time': oneindex3 = i elif row1[i] == 'kind': oneindex4 = i # 获取diet、pulse、time、kind四列的数据 diet = table1.col_values(oneindex1, 1) pulse = table1.col_values(oneindex2, 1) time = table1.col_values(oneindex3, 1) kind = table1.col_values(oneindex4, 1) diet_kind=[] for i in range(len(diet)): str=diet[i]+' '+kind[i]+' '+time[i] diet_kind.append(str) # 剔除diet_kind列表中重复元素，并重新排列 dk = list(sorted(set(diet_kind))) # Passenger_Number存放各year的Passenger的总和 pulse_Avg=[] for i in range(len(dk)): sum=0 for j in range(len(pulse)): if(diet_kind[j]==dk[i]): sum+=pulse[j] avg=sum/5 pulse_Avg.append(float('%.3f' % avg)) pulse_Avg_low=[] pulse_Avg_no=[] for i in range(len(dk)): if(i>=len(dk)/2): pulse_Avg_no.append(pulse_Avg[i]) else: pulse_Avg_low.append(pulse_Avg[i]) left=[] for i in range(len(diet)): str=kind[i]+' '+time[i] left.append(str) Left = list(sorted(set(left))) Show(Left,pulse_Avg_low) # Show(Left,pulse_Avg_no) def Show(left,height): print("**************************开始绘图**************************") plt.xlabel('kind_time') #设置横坐标 plt.ylabel('pulse of low fat') #设置纵坐标 plt.bar(left, height) # 在直方图中各柱的头上标注其值 for a, b in zip(left, height): plt.text(a, b + 1, b, ha='center', va='bottom') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

对于no fat 相应时间和状态对应的平均脉搏在这里插入图片描述

对于low fat 相应时间和状态对应的平均脉搏在这里插入图片描述

# -*- coding:utf-8 -*- """ 作者：95345 日期：2021年06月02日 """ import xlrd import matplotlib.pyplot as plt def main(): data = xlrd.open_workbook("penguins.xls") # 打开excel文件 table1 = data.sheet_by_name('penguins') # 通过excel里面的表名获取工作表 row1 = table1.row_values(0) # 根据索引读取一行的数据，参数：行索引，开始列索引，结束列索引（不包含） for i in range(len(row1)): # 获取表头 if row1[i] == 'species': oneindex1 = i elif row1[i] == 'island': oneindex2 = i elif row1[i] == 'bill_length_mm': oneindex3 = i elif row1[i] == 'bill_depth_mm': oneindex4 = i elif row1[i] == 'flipper_length_mm': oneindex5 = i elif row1[i] == 'body_mass_g': oneindex6 = i elif row1[i] == 'sex': oneindex7 = i # 获取全部7列的数据 species = table1.col_values(oneindex1, 1) island = table1.col_values(oneindex2, 1) bill_length = table1.col_values(oneindex3, 1) bill_depth = table1.col_values(oneindex4, 1) flipper_length = table1.col_values(oneindex5, 1) body_mass = table1.col_values(oneindex6, 1) sex = table1.col_values(oneindex7, 1) # 将species与island结合，并剔除其中中重复元素，重新排列 species_island=[] for i in range(len(species)): if(sex[i]=='MALE'): sex[i]='M' species_island.append(species[i][0:3]+"_"+island[i][0:3]+"_"+sex[i]) elif(sex[i]=='FEMALE'): sex[i] ='F' species_island.append(species[i][0:3]+"_"+island[i][0:3]+"_"+sex[i]) S_I = list(sorted(set(species_island))) # 避免重复求平均用一个函数实现 def GetAvg(xx,xx_avg): for i in range(len(S_I)): sum=k=0 for j in range(len(species_island)): if(species_island[j]==S_I[i] and xx[j]!=''): sum+=xx[j] k+=1 avg=sum/k xx_avg.append(float('%.3f' % avg)) # 计算喙长平均值单位mm bill_length_avg=[] GetAvg(bill_length,bill_length_avg) # 计算喙深平均值单位mm bill_depth_avg=[] GetAvg(bill_depth,bill_depth_avg) # 计算脚蹼长度平均值单位mm flipper_length_avg = [] GetAvg(flipper_length,flipper_length_avg) # 计算体重平均值单位g body_mass_avg=[] GetAvg(body_mass,body_mass_avg) Show(S_I, bill_length_avg,'bill_length_avg(mm)') Show(S_I, bill_depth_avg,'bill_depth_avg(mm)') Show(S_I, flipper_length_avg,'flipper_length_avg(mm)') Show(S_I, body_mass_avg,'body_mass_avg(g)') def Show(left,height,y): print("**************************开始绘图**************************") plt.xlabel('species_island_sex') #设置横坐标 plt.ylabel(y) #设置纵坐标 plt.bar(left, height) # 在直方图中各柱的头上标注其值 for a, b in zip(left, height): plt.text(a, b + 1, b, ha='center', va='bottom') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

在这里插入图片描述

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