python excel作图

要使用Python绘制Excel数据的图表，可以使用pandas库和matplotlib库或pyecharts库。使用pandas库可以读取Excel数据，并将其转换为适合绘图的格式。使用matplotlib库可以绘制简单的饼图，而使用pyecharts库可以绘制更复杂且具有交互性的图表。

使用matplotlib库绘制饼图的步骤如下：
1. 导入pandas和numpy库，并导入Excel数据。
2. 将数据按照需要的列进行分组和计数。
3. 将分组和计数的结果转换为绘图所需的数组格式。
4. 导入matplotlib.pyplot库。
5. 设置字体和编码格式。
6. 添加数据、标签和比例到饼图。
7. 添加图例和标题。
8. 展示饼图。

请注意，这只是绘制饼图的其中一种方法，具体实现可以根据实际需求进行调整和修改。

使用pyecharts库绘制图表的步骤相对复杂一些，但功能更加强大且图形具有交互性。pyecharts库适合项目开发或商业分析报告，但由于它是一个相对较新的库，开发可能不够稳定。

总结起来，如果只需要简单的数据作图或科学作图（如论文发表），可以使用matplotlib库；如果需要更复杂且具有交互性的图表，适合项目开发或商业分析报告，可以考虑使用pyecharts库。

相关问题

python作图excel美观

要在Python中创建美观的Excel图表，可以使用`pandas`和`openpyxl`库来处理数据和生成Excel文件。以下是一些创建美观图表的技巧：

1. 使用`pandas`加载和处理数据：`pandas`是一个强大的数据处理库，可以轻松地将数据加载到DataFrame对象中，并进行各种数据操作和转换。

2. 选择合适的图表类型：根据你的数据类型和目标，选择适当的图表类型来呈现数据。例如，使用柱状图来比较不同类别的数据，使用折线图来显示数据的趋势等。

3. 设置颜色和样式：使用`openpyxl`库中的样式设置功能，可以设置图表的颜色、线条样式和填充效果。通过调整这些样式，可以使图表更加美观。

4. 调整图表布局：使用`openpyxl`库中的布局功能，可以调整图表的大小、位置和其他布局属性。通过调整图表布局，可以使其更好地适应Excel工作表。

5. 添加标题和标签：在图表中添加清晰的标题和标签，以便读者能够理解图表所表示的信息。使用`openpyxl`库中的函数，如`chart.title`和`chart.x_axis.title`来添加标题和标签。

6. 调整轴刻度和标签：确保轴刻度和标签清晰可读，并与数据的范围相匹配。使用`openpyxl`库中的函数，如`chart.x_axis.tickLblPos`和`chart.y_axis.tickLblPos`来调整轴刻度和标签。

7. 添加图例：如果图表包含多个数据系列，添加图例可以帮助读者区分不同的数据。使用`openpyxl`库中的函数，如`chart.legend`来添加图例。

通过综合运用这些技巧，你可以使用Python创建美观且易于理解的Excel图表。

python处理excel实例作图_python读取excel数据并且画图的实现示例

好的，下面是一个简单的 Python 处理 Excel 数据并画图的示例：

首先，我们需要安装 `pandas`、`matplotlib` 和 `openpyxl` 这三个库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib openpyxl

然后，假设我们有一个 Excel 文件 `data.xlsx`，其中有一个名为 `Sheet1` 的工作表，包含以下数据：

| 日期 | 销售额 |
| --------- | -------- |
| 2021/1/1 | 1000 |
| 2021/1/2 | 1500 |
| 2021/1/3 | 2000 |
| 2021/1/4 | 2200 |
| 2021/1/5 | 1800 |
| 2021/1/6 | 1300 |
| 2021/1/7 | 1700 |
| 2021/1/8 | 2100 |
| 2021/1/9 | 2300 |
| 2021/1/10 | 2500 |

我们可以使用以下代码读取这个 Excel 文件并将数据绘制成折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 绘制折线图
plt.plot(df['日期'], df['销售额'])
plt.title('销售额趋势图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()

运行这段代码，就会得到如下的折线图：


这个示例中，我们使用了 `pandas` 库读取 Excel 文件中的数据，并使用 `matplotlib` 库绘制了折线图。如果需要将图表保存为图片文件，可以使用 `plt.savefig()` 方法。例如：

plt.savefig('sales.png')

这将把图表保存为名为 `sales.png` 的图片文件。