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本篇內容介紹了“怎么用Python處理Excel的數據”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
1. 先從Excel中加載數據:
# 加載數據 import pandas as pd df = pd.read_excel(r"D:\我的文檔\MySQL.xlsx", sheet_name = 1) df
2. 簡單地做一下數據清洗:
# 按 num 字段排降序 df.sort_values(by = "num",ascending = False)
3. 做可視化輸出
3.1 繪制一個單系列的柱形圖,簡單對比一下各種水果單品的銷售(數量)狀況
from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts c = ( #創建柱圖對象,并設置大小,也可以不設置,直接使用默認大小即可 Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px")) #設置X軸數據系列,只取前10個數據,并轉為列表格式 .add_xaxis(df.goods[:10].tolist()) #設置Y軸數據系列及顯示顏色,只取前10個數據,并轉為列表格式 .add_yaxis("銷售數量", df.num[:10].tolist()) # 設置圖表標題及位置 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大單品的銷售數量",pos_left="left")) #通過render()方法將柱圖在Web中渲染為html # .render("柱形圖.html") ) # 直接在notebook中作渲染 c.render_notebook()
渲染效果:
3.2 繪制一個多數據系列的柱形圖,以便對比觀察分析各種水果的銷售金額&銷售數量
# 繪制的多數據系列柱形圖效果是這樣的: from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts c = ( #創建柱圖對象,并設置大小,也可以不設置,直接使用默認大小即可 Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="500px")) #設置X軸數據系列,只取前10個數據,并轉為列表格式 .add_xaxis(df.goods[:10].tolist()) #設置Y軸數據系列及顯示顏色,只取前10個數據,并轉為列表格式 .add_yaxis("銷售金額", df.money[:10].tolist()) .add_yaxis("銷售數量", df.num[:10].tolist()) # 設置圖表標題及位置 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大單品的銷售業績",pos_left="left")) #通過render()方法將柱圖在Web中渲染為html # .render("柱形圖.html") ) # 直接在notebook中作渲染 c.render_notebook()
渲染效果:
3.3 給柱形圖換顏色 color = "RGB值/十六進制顏色碼/形象色/英文首字母縮寫"
from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts c = ( #創建柱圖對象,并設置大小,也可以不設置,直接使用默認大小即可 Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px")) #設置X軸數據系列,只取前10個數據,并轉為列表格式 .add_xaxis(df.goods[:10].tolist()) #設置Y軸數據系列及顯示顏色,只取前10個數據,并轉為列表格式 .add_yaxis("銷售數量", df.num[:10].tolist(), color = "RGB(0, 0, 255)") # 設置圖表標題及位置 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大單品的銷售數量",pos_left="left")) #通過render()方法將柱圖在Web中渲染為html # .render("柱形圖.html") ) # 直接在notebook中作渲染 c.render_notebook()
“怎么用Python處理Excel的數據”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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