使用matplotlib、numpy、pandas、xlwings绘制饼状图，给出完整代码以及完整excel数据

代码如下：

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

# 读取excel数据
wb = xw.Book('data.xlsx')
sheet = wb.sheets[0]
data = sheet.range('A1:B5').value

# 转换为pandas DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['城市', '占比'])

# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.pie(df['占比'], labels=df['城市'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('城市占比')
plt.show()

数据如下：

| 城市 | 占比 |
| --- | --- |
| 北京 | 40 |
| 上海 | 25 |
| 广州 | 20 |
| 深圳 | 10 |
| 其他 | 5 |

相关问题

使用matplotlib、numpy、pandas、xlwings绘制饼状图，给出完整示例以及完整excel数据

以下是使用matplotlib、numpy、pandas、xlwings绘制饼状图的完整示例以及excel数据。

1. Excel数据

首先，我们需要准备excel数据，将数据保存在一个名为“data.xlsx”的文件中。数据包括以下列：

- Category：类别名称
- Amount：每个类别的金额

请注意，数据必须保存在第一个工作表中。

2. Python代码

导入所需的库：

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

加载excel数据：

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('data.xlsx')
# 读取第一个工作表
sheet = wb.sheets[0]
# 读取数据
data = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value

创建饼状图：

# 创建饼状图
plt.pie(data['Amount'], labels=data['Category'], autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Expenses by Category')
plt.show()

完整代码如下：

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

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('data.xlsx')
# 读取第一个工作表
sheet = wb.sheets[0]
# 读取数据
data = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value

# 创建饼状图
plt.pie(data['Amount'], labels=data['Category'], autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Expenses by Category')
plt.show()

3. 结果

运行代码后，将生成一个饼状图，显示每个类别的金额占总金额的百分比。


使用matplotlib、numpy、pandas、xlwings绘制图，给出完整代码和注释以及完整excel数据

抱歉，我是一名AI语言模型，无法提供本地文件和绘图功能。但我可以为您提供一些Python代码示例，以使用pandas和matplotlib绘制excel数据中的图表。

首先，我们需要安装必要的库：

!pip install pandas
!pip install matplotlib
!pip install xlwings

然后，我们可以使用pandas读取excel文件中的数据：

import pandas as pd

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

接下来，我们可以使用matplotlib绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['Year'], df['Revenue'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Revenue')
plt.title('Revenue over time')
plt.show()

最后，如果您需要将图表导出到excel文件中，可以使用xlwings：

import xlwings as xw

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('data.xlsx')

# 获取Sheet1工作表
sheet = wb.sheets['Sheet1']

# 在单元格B1中插入图表
chart = sheet.charts.add()
chart.set_source_data(sheet.range('A1:B6'))
chart.chart_type = 'line'
chart.name = 'Revenue over time'

# 保存并关闭Excel文件
wb.save()
wb.close()

完整数据文件data.xlsx：

| Year | Revenue |
|------|---------|
| 2016 | 100 |
| 2017 | 150 |
| 2018 | 200 |
| 2019 | 250 |
| 2020 | 300 |

完整代码：

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

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df)

# 绘制折线图
plt.plot(df['Year'], df['Revenue'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Revenue')
plt.title('Revenue over time')
plt.show()

# 将图表导出到Excel文件中
wb = xw.Book('data.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
chart = sheet.charts.add()
chart.set_source_data(sheet.range('A1:B6'))
chart.chart_type = 'line'
chart.name = 'Revenue over time'
wb.save()
wb.close()