用python处理杂乱的excel 数据并做可视化分析

处理杂乱的Excel数据，需要先对数据进行清洗和整理，然后再进行可视化分析。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用Python清洗和整理杂乱的Excel数据，并对数据进行可视化分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 清洗和整理数据
df = df.dropna()  # 删除缺失值
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')  # 转换日期格式
df['year'] = df['date'].dt.year  # 提取年份
df['month'] = df['date'].dt.month  # 提取月份

# 绘制折线图
sns.lineplot(x='month', y='sales', hue='year', data=df)
plt.show()

上面的代码中，我们使用pandas库读取了一个Excel文件，并对数据进行了清洗和整理。我们删除了缺失值，转换了日期格式，并提取了年份和月份。然后，使用seaborn库绘制了一个折线图，展示了每个月的销售额，并按年份进行了分组。通过这个例子，可以看出Python处理杂乱的Excel数据和进行可视化分析的流程比较简单，只需要几行代码就能实现。