matplotlib与pandas绘制图,给出完整实例

以下是一个完整的实例，展示如何使用matplotlib和pandas绘制一个简单的折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个DataFrame对象
data = {'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016],
        'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图
plt.plot(df['year'], df['sales'])

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('Sales by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()

结果是一个简单的折线图，显示了2010年到2016年每年的销售额。

相关问题

matplotlib与numpy，xlwings，pandas绘制图给出完整实例

以下是一个完整的实例，展示如何使用matplotlib、numpy、xlwings和pandas绘制图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xlwings as xw
import pandas as pd

# 读取Excel数据
wb = xw.Book('data.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
data = sheet.range('A1').expand().value

# 转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

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

# 绘制柱状图
plt.bar(df['日期'], df['订单量'])
plt.title('订单量趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('订单量')

# 保存图表
plt.savefig('trend.png')

# 显示图表
plt.show()

# 关闭Excel
wb.close()

这个例子首先使用xlwings读取Excel数据，然后使用pandas将数据转换为DataFrame。接下来，使用matplotlib绘制折线图和柱状图，并保存为PNG文件。最后，关闭Excel并展示图表。

matplotlib与pandas和xlwings绘制图,给出完整实例

以下是一个使用matplotlib、pandas和xlwings绘制图的完整示例：

1. 导入必要的库

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import xlwings as xw

2. 读取Excel数据

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 选择工作表
sht = wb.sheets['Sheet1']

# 读取数据
data = sht.range('A1:B10').value

# 将数据转换为pandas数据框
df = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])

3. 绘制图形

# 创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
ax.scatter(df['x'], df['y'])

# 添加标题和标签
ax.set_title('Scatter Plot')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

4. 关闭Excel文件

wb.close()

完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import xlwings as xw

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 选择工作表
sht = wb.sheets['Sheet1']

# 读取数据
data = sht.range('A1:B10').value

# 将数据转换为pandas数据框
df = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])

# 创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
ax.scatter(df['x'], df['y'])

# 添加标题和标签
ax.set_title('Scatter Plot')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

# 关闭Excel文件
wb.close()

注意：在运行此示例之前，需要将Excel文件“example.xlsx”放在当前工作目录中。