读取exlsx选取其中一项绘制饼图
时间: 2023-07-18 15:36:35 浏览: 124
好的,我可以为您提供一些Python的代码来读取Excel文件并绘制饼图。
首先,您需要安装openpyxl库来读取Excel文件和matplotlib库来绘制饼图。您可以在命令行中输入以下命令来安装这两个库:
```
pip install openpyxl matplotlib
```
接下来,您可以使用以下代码来读取Excel文件并选择其中一列数据绘制饼图:
```python
import openpyxl
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx')
sheet = wb.active
# 选择要绘制饼图的列
data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
data.append(row[0])
# 绘制饼图
plt.pie(data, labels=data)
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用openpyxl库读取Excel文件,并选择要绘制饼图的列。然后,我们使用matplotlib库绘制饼图并显示它。
请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据您的Excel文件和绘图需求进行修改。
相关问题
python 删除一行值都为0的行 选取表格的几个特定行使用matplotlib 绘制饼图及直方图
删除一行值都为0的行:
假设有一个二维列表data,其中行数为n,列数为m。可以通过以下代码删除所有值都为0的行:
```
data = [[1,0,3],[0,0,0],[4,0,6]]
data = [row for row in data if sum(row)!=0]
print(data)
```
这段代码先遍历每一行,计算每一行的和sum(row),如果sum(row)不等于0,则选择该行保留。最终输出删除所有值都为0的行后的data。
选取表格的几个特定行使用matplotlib 绘制饼图及直方图:
假设有一个数据表格data,其中有3列:城市、销售额、利润。现在要选取其中的几个城市,绘制饼图和直方图。
首先,需要用pandas库读取数据表格,并选取需要的城市:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
selected_cities = ['北京', '上海', '广州', '深圳']
data_selected = data[data['城市'].isin(selected_cities)]
```
这段代码选取了城市为北京、上海、广州、深圳的行,并保存到data_selected中。
接下来,可以用matplotlib库绘制饼图和直方图:
```
# 绘制饼图
sales = data_selected['销售额'].sum()
profits = data_selected['利润'].sum()
labels = ['销售额', '利润']
sizes = [sales, profits]
colors = ['yellowgreen', 'gold']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('北京、上海、广州、深圳的销售额和利润')
# 绘制直方图
plt.figure()
plt.hist(data_selected['销售额'], bins=10, alpha=0.5, label='销售额')
plt.hist(data_selected['利润'], bins=10, alpha=0.5, label='利润')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('北京、上海、广州、深圳的销售额和利润')
plt.show()
```
这段代码首先计算了选取城市的销售额和利润,然后用pie函数绘制饼图,用hist函数绘制直方图。最后用show函数显示图形。
现有数据集winequality-white.csv,使用numpy、pandas和matplotlib库对其进行处理分析和可视化,具体任务如下: 任务一:品质评分统计和可视化 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件,选取“quality”列,并统计其中每个评分的数量,计算其比例,并打印输出数量和比例。 2. 绘制一个饼图,用于可视化评分数量占比情况。饼图中应包含每个评分的比例和标签。 3. 保存饼图至本地。 任务二:除“quality”列外的12列的处理和统计 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件,并去掉其中的“quality”列。 2. 对剩余的12列进行先去重操作,输出每列的最大值、最小值和平均值,并将结果保存为一个名为“统计结果.xlsx”的Excel文件,其中第一列为csv中的列名,最大值、最小值和平均值依次填写在第二、三、四列中。要求对每个任务编写不同的函数来实现。
好的,我会为您回答这个问题。
首先,我需要确认您是否已经安装好了 numpy、pandas 和 matplotlib 库。如果还没有安装,请先安装这些库。
接下来,我会为您提供任务一和任务二的代码实现。
任务一的代码实现如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 任务一:品质评分统计和可视化
# 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件,选取“quality”列,并统计其中每个评分的数量,计算其比例,并打印输出数量和比例。
df = pd.read_csv('winequality-white.csv')
quality_counts = df['quality'].value_counts()
quality_proportions = quality_counts / quality_counts.sum()
print("品质评分数量:\n", quality_counts)
print("品质评分比例:\n", quality_proportions)
# 2. 绘制一个饼图,用于可视化评分数量占比情况。饼图中应包含每个评分的比例和标签。
labels = quality_counts.index
plt.pie(quality_counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
# 3. 保存饼图至本地。
plt.savefig('quality_pie.png')
```
任务二的代码实现如下:
```python
# 任务二:除“quality”列外的12列的处理和统计
# 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件,并去掉其中的“quality”列。
df = pd.read_csv('winequality-white.csv')
df = df.drop(columns=['quality'])
# 2. 对剩余的12列进行先去重操作,输出每列的最大值、最小值和平均值,并将结果保存为一个名为“统计结果.xlsx”的Excel文件,
# 其中第一列为csv中的列名,最大值、最小值和平均值依次填写在第二、三、四列中。
df = df.drop_duplicates()
stats = df.agg(['max', 'min', 'mean'])
stats = stats.transpose()
stats = stats.reset_index()
stats.columns = ['列名', '最大值', '最小值', '平均值']
stats.to_excel('统计结果.xlsx', index=False)
```
请注意,以上代码是基于您提供的任务要求进行编写的,如果有其他要求或者需要适当调整,可以在评论区留言。
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