python导入xlsx文件数据

时间: 2023-09-21 21:11:38 浏览: 94

Python读取xlsx数据生成图标代码实例

本文将深入探讨如何使用Python来读取xlsx文件中的数据并生成图表，特别关注于饼图和散点图的创建。我们将使用`openpyxl`库来读取Excel文件，`numpy`和`matplotlib.pyplot`库来处理数据并绘制图形。我们导入所需的库： ```python import openpyxl import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来，我们加载Excel文件并获取数据： ```python wk = openpyxl.load_workbook('信息11.xlsx') sheet = wk.active rows = sheet.max_row cols = sheet.max_column lst1 = [] lst2 = [] for i in range(1, rows + 1): size1 = sheet.cell(i, 1).value lst1.append(size1) size2 = sheet.cell(i, 2).value lst2.append(size2) ``` 这里，我们遍历Excel文件的每一行，提取第一列和第二列的数据，并分别存储在`lst1`和`lst2`列表中。然后，我们将数据转换为字典形式，并计算百分比： ```python num = 0 dic_size = {} for item in lst1: dic_size[lst1[num]] = lst2[num] num += 1 lst_total = [[item[0], item[1]] for item in dic_size.items()] labels = [item[0] for item in lst_total] fraces = [item[1] for item in lst_total] ``` 现在我们有了饼图的标签（`labels`）和数据（`fraces`）。我们使用`matplotlib.pyplot`库绘制饼图、散点图和柱状图： ```python plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] # 解决中文乱码问题 plt.scatter(labels, fraces) plt.plot(labels, fraces, color='green') plt.bar(labels, fraces, width=5, color='red') ``` 为了绘制拟合曲线，我们使用`numpy`的`polyfit`函数来计算二次多项式系数，然后用`poly1d`函数创建一个多项式对象： ```python z1 = np.polyfit(labels, fraces, 2) p1 = np.poly1d(z1) x = np.linspace(0, 500, 50) y = -0.00024 * (x ** 2) + 0.1013 * (x) + 10.23 plt.plot(x, y, color='purple') ``` 我们还可以计算预测值与实际值之间的误差，例如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），以及R平方的值： ```python yre = [] for item in labels: y = -0.00024 * (item ** 2) + 0.1013 * (item) + 10.23 yre.append(round(y, 6)) a = 0 mse = 0 mae = 0 result = [] for i in range(0, 10): a += round(fraces[i] - yre[i], 6) mae += round(math.fabs(fraces[i] - yre[i]), 6) result.append(round(fraces[i] - yre[i] - round(a / 10, 6), 6)) mse += round((fraces[i] - yre[i] - round(a / 10, 6)) * (fraces[i] - yre[i] - round(a / 10, 6)), 6) print(result) print('均值', round(a / 10, 6)) print('均方误差', round(mse / 10, 6)) rmse = math.sqrt(round(mse / 10, 6)) print('均方根误差', round(rmse, 6)) print('平均绝对误差', round(mae / 10, 6)) print('R平方的数值', 1 - ((round(a / 10, 6)) * (round(a / 10, 6))) / round(mse / 10, 6)) print(p1) ``` 这段代码计算了预测值与实际值的差值，并输出了相关的误差指标。通过调用`plt.show()`可以显示所绘制的图表。不过在给定的代码中，`plt.show()`被注释掉了。总结起来，这个实例展示了如何使用Python的`openpyxl`库读取Excel数据，`numpy`进行数据处理，以及`matplotlib.pyplot`库创建各种图表，包括饼图、散点图、柱状图和拟合曲线。同时，它还演示了如何评估预测模型的性能，计算误差指标，这对于数据分析和机器学习任务是非常有用的。通过学习和实践这样的例子，你可以更熟练地在Python中处理和可视化数据。

好的，可以回答这个问题。您可以使用 pandas 库中的 read_excel 方法来读取 xlsx 文件中的数据。例如： ``` import pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') ``` 其中，'file.xlsx' 是您要导入的 xlsx 文件路径，'Sheet1' 是您要读取的工作表名称。您可以将读取后的数据储存在一个 pandas DataFrame 对象中（这里用 df 代表），然后对它进行分析和处理。

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