excel 统计个数 画饼图

要统计 Excel 中某一列中各个元素出现的次数，并且绘制饼图，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，选中要统计的数据列，然后点击“数据”选项卡中的“排序和筛选”，选择“高级”选项。

2. 在弹出的高级筛选对话框中，选择“复制到其他位置”，并在“列表区域”中输入要统计的数据列的范围。在“输出区域”中选择一个空白单元格作为输出结果的起始位置。

3. 在“条件区域”中输入一个公式，如“=A2<>A1”，这个公式的作用是判断当前单元格与上一个单元格是否相同，如果不同，则输出为“TRUE”，否则输出为“FALSE”。

4. 点击“确定”后，Excel会自动计算每个元素出现的次数，并将结果输出到指定的空白单元格中。

5. 选中统计结果区域，点击“插入”选项卡中的“饼图”，选择一个合适的饼图样式即可。

这样，就可以很方便地统计 Excel 中某一列中各个元素出现的次数，并绘制饼图了。

相关问题

python导入excel数据画饼图

可以使用`pandas`和`matplotlib`库来导入Excel数据和画饼图。

首先需要安装这两个库，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

然后在Python脚本中导入这两个库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来读取Excel数据文件，假设数据文件名为`data.xlsx`，其中数据在`Sheet1`中，且第一行为表头：

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)

然后对数据进行处理，假设需要画出`Type`这一列的饼图，可以使用`groupby`函数进行分组统计：

data = df.groupby('Type')['Amount'].sum()

其中`Type`为需要分组的列名，`Amount`为需要统计的列名。

最后使用`matplotlib`库中的`pie`函数画出饼图：

plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()

其中`labels`为饼图的标签，`autopct`为饼图上的百分比显示格式，`axis`设置为`equal`可以让饼图成为一个正圆形。`show`函数用于显示饼图。

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)
data = df.groupby('Type')['Amount'].sum()

plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()

python读取excel数据画饼图

Python可以使用pandas库读取Excel数据，并使用matplotlib库绘制饼图。

具体步骤如下：

1. 安装pandas和matplotlib库

可以使用pip命令安装：

pip install pandas matplotlib

2. 读取Excel数据

使用pandas库的read_excel函数读取Excel数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，data.xlsx是Excel文件的文件名，可以根据实际情况修改。

3. 统计数据

使用pandas库的groupby函数统计数据，例如：

data = df.groupby('category')['value'].sum()

其中，category是Excel表格中的分类列名，value是Excel表格中的数值列名，可以根据实际情况修改。

4. 绘制饼图

使用matplotlib库的pie函数绘制饼图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.pie(data, labels=data.index)
plt.show()

其中，data是统计后的数据，labels是饼图中每个部分的标签，可以根据实际情况修改。

完整代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data.xlsx')
data = df.groupby('category')['value'].sum()

plt.pie(data, labels=data.index)
plt.show()