提取出数据后,如何使用python制作表格

时间: 2024-04-10 08:27:53 浏览: 9
你可以使用Python中的多个库来制作表格,其中最常用的是Pandas和Openpyxl。下面是使用这两个库制作表格的示例代码: 使用Pandas库: ```python import pandas as pd # 创建一个包含数据的字典 data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [25, 30, 35], '性别': ['男', '女', '男']} # 创建一个DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data) # 将DataFrame对象保存为Excel文件 df.to_excel('data.xlsx', index=False) ``` 使用Openpyxl库: ```python from openpyxl import Workbook # 创建一个工作簿对象 wb = Workbook() # 选择默认的活动工作表 ws = wb.active # 添加表头 ws.append(['姓名', '年龄', '性别']) # 添加数据行 ws.append(['张三', 25, '男']) ws.append(['李四', 30, '女']) ws.append(['王五', 35, '男']) # 保存工作簿 wb.save('data.xlsx') ``` 这些代码将创建一个包含数据的DataFrame或工作簿对象,并将其保存为名为"data.xlsx"的Excel文件。你可以根据自己的需求修改数据和文件名。
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用python写代码:提取表格中linename为含有10号线的数据,再将所提取出来的数据做成直方图

继续上一个问题的假设,我们已经使用 `pandas` 库筛选出了表格中 `linename` 列中包含 "10号线" 的数据,现在可以使用 `matplotlib` 库来制作直方图。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取表格数据为 DataFrame 对象 df = pd.read_excel('subway.xlsx') # 筛选出 linename 列中包含 "10号线" 的行 linename = df[df['linename'].str.contains('10号线')] # 绘制直方图 plt.hist(linename['ridership'], bins=20) plt.xlabel('Ridership') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram of Ridership for 10号线') plt.show() ``` 这行代码首先使用 `pandas` 库的 `read_excel()` 方法读取 Excel 表格数据为 DataFrame 对象 `df`。然后,使用 `df[df['linename'].str.contains('10号线')]` 筛选出 `linename` 列中包含 "10号线" 的行,结果赋值给 `linename` 变量。最后,使用 `matplotlib` 库的 `hist()` 方法绘制直方图,其中 `linename['ridership']` 是要绘制的数据,`bins=20` 表示将数据分成 20 个区间,`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 用于设置横纵坐标的标签,`plt.title()` 用于设置图表的标题。最后使用 `plt.show()` 显示图表。

制作一个从excel提取数据填到网站的自动化脚本

好的,我可以给你提供一个Python脚本的示例,用于从Excel表格中提取数据并填写到网站上。这里假设网站使用的是Chrome浏览器,使用Selenium库来实现自动化操作。以下是示例代码: ```python import openpyxl from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.common.by import By # 读取Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx') sheet = wb['Sheet1'] # 启动Chrome浏览器 driver = webdriver.Chrome() # 打开网站 driver.get('https://www.example.com') # 从Excel中提取数据,并填写到网站上 for row in sheet.iter_rows(min_row=2): name = row[0].value email = row[1].value message = row[2].value # 在网站上填写数据 driver.find_element(By.NAME, 'name').send_keys(name) driver.find_element(By.NAME, 'email').send_keys(email) driver.find_element(By.NAME, 'message').send_keys(message) driver.find_element(By.NAME, 'submit').click() # 关闭浏览器 driver.quit() ``` 在上面的示例代码中,我们通过openpyxl库读取Excel文件,并使用Selenium库驱动Chrome浏览器打开网站。然后,我们使用for循环遍历Excel表格中的数据,将其填写到网站上。 需要注意的是,上面的示例代码仅供参考,实际应用中需要根据具体情况进行修改和完善。

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# 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('雷达图.xlsx') # 读取数据表 df = df.set_index('性能评价指标') # 将数据汇总的“性能评价指标”列设置为行索引 df = df.T # 转置数据表格 df.index.name = '品牌' # 将转置后的数据中行索引那一列的名称修改为“品牌” # 自定义一个函数用于制作雷达图 def plot_radar(data, feature): # 设置字体格式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 指定各个品牌要显示的性能评价指标的名称 cols = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性'] # 为每个品牌设置图表中的显示颜色 colors = ['green', 'blue', 'red', 'yellow'] # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(cols), endpoint=False) # 连接刻度线数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 设置显示图表的窗口大小 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置图表在窗口中的显示位置,并设置坐标轴为极坐标体系 for i, c in enumerate(feature): stats = data.loc[c] # 获取品牌对应的指标数据 stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) # 连接品牌的指标数据 # 制作雷达图 ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=6, c=colors[i], label='%s' % (c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.25) # 为雷达图填充颜色 ax.legend() # 为雷达图添加图例 ax.set_yticklabels([]) # 隐藏坐标轴数据 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, cols, fontsize=16) # 添加并设置数据标签 plt.show() # 显示制作的雷达图 return fig # 调用自定义函数制作雷达图 fig = plot_radar(df, ['A品牌']) # 查看单个品牌的性能评价指标 fig = plot_radar(df, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌', 'D品牌'])

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