python绘画excel数据

要使用Python绘制Excel数据，您可以使用Pandas和Matplotlib库来完成。首先，您需要导入相应的库，并加载要绘制的Excel数据文件。例如，使用`pd.read_excel`函数加载Excel数据文件，如下所示：

import pandas as pd

students = pd.read_excel('H:/Python自动化办公–Pandas玩转Excel源代码（7-30）/010/Students.xlsx')

接下来，您可以对数据进行排序，以便按照特定的列进行绘图。例如，使用`sort_values`函数按照'2017'列进行降序排序，如下所示：

students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)

然后，您可以使用`plot.bar`函数绘制柱状图，指定要绘制的字段和要显示的年份列。您还可以使用`color`参数指定柱状图的颜色。例如，绘制'Field'列和['2016', '2017']年份列的柱状图，并指定颜色为['orange', 'Red']，如下所示：

students.plot.bar('Field', ['2016', '2017'], color=['orange

相关问题

用Python绘画Excel表格里的出生年龄分布图

要绘制 Excel 表格里的出生年龄分布图，可以使用 Python 的 pandas 和 matplotlib 库。

首先，需要读取 Excel 文件中的数据并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象。假设数据文件名为 `data.xlsx`，数据位于 `Sheet1` 中的 `A1:B100` 单元格中，则可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:B', nrows=100)

接下来，需要将出生日期转换为年龄。可以使用 `datetime` 模块来计算年龄，例如：

import datetime

today = datetime.date.today()
df['Age'] = (today - df['Birthday']).apply(lambda x: int(x.days / 365.25))

这里假设出生日期位于 `A` 列，年龄将被添加到 `B` 列中。

最后，可以使用 matplotlib 库绘制出生年龄分布图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df['Age'], bins=20)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Birth Year Age Distribution')
plt.show()

这将绘制一个直方图，显示出生年龄的分布情况，其中 `bins` 参数指定了直方图的箱数，可以根据数据的数量和分布情况进行调整。

python绘画五箱图excel

你可以使用Python中的matplotlib库来绘制箱线图，并使用pandas库来处理Excel数据。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('your_data.xlsx')

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data.values)

# 设置x轴标签
plt.xticks(range(1, len(data.columns) + 1), data.columns)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，你需要将"your_data.xlsx"替换为你的Excel文件名。该代码将读取Excel数据并绘制箱线图，其中每个箱子代表一个数据列。你可以根据需要对图形进行进一步的自定义和调整。