怎么用Python处理Excel的数据

本篇内容介绍了"怎么用Python处理Excel的数据"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1. 先从Excel中加载数据：

# 加载数据import pandas as pddf = pd.read_excel(r"D:\我的文档\MySQL.xlsx", sheet_name = 1)df

2. 简单地做一下数据清洗：

# 按 num 字段排降序df.sort_values(by = "num",ascending = False)

3. 做可视化输出

3.1 绘制一个单系列的柱形图，简单对比一下各种水果单品的销售（数量）状况

from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsc = (    #创建柱图对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px"))    #设置X轴数据系列，只取前10个数据，并转为列表格式    .add_xaxis(df.goods[:10].tolist())    #设置Y轴数据系列及显示颜色，只取前10个数据，并转为列表格式    .add_yaxis("销售数量", df.num[:10].tolist())    # 设置图表标题及位置    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大单品的销售数量",pos_left="left"))    #通过render()方法将柱图在Web中渲染为html#     .render("柱形图.html"))# 直接在notebook中作渲染c.render_notebook()

渲染效果：

3.2 绘制一个多数据系列的柱形图，以便对比观察分析各种水果的销售金额&销售数量

# 绘制的多数据系列柱形图效果是这样的：from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsc = (    #创建柱图对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="500px"))    #设置X轴数据系列，只取前10个数据，并转为列表格式    .add_xaxis(df.goods[:10].tolist())    #设置Y轴数据系列及显示颜色，只取前10个数据，并转为列表格式    .add_yaxis("销售金额", df.money[:10].tolist())    .add_yaxis("销售数量", df.num[:10].tolist())    # 设置图表标题及位置    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大单品的销售业绩",pos_left="left"))    #通过render()方法将柱图在Web中渲染为html#     .render("柱形图.html"))# 直接在notebook中作渲染c.render_notebook()

渲染效果：

3.3 给柱形图换颜色 color = "RGB值/十六进制颜色码/形象色/英文首字母缩写"

from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsc = (    #创建柱图对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px"))    #设置X轴数据系列，只取前10个数据，并转为列表格式    .add_xaxis(df.goods[:10].tolist())    #设置Y轴数据系列及显示颜色，只取前10个数据，并转为列表格式    .add_yaxis("销售数量", df.num[:10].tolist(), color = "RGB(0, 0, 255)")    # 设置图表标题及位置    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大单品的销售数量",pos_left="left"))    #通过render()方法将柱图在Web中渲染为html#     .render("柱形图.html"))# 直接在notebook中作渲染c.render_notebook()

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