代码编写：使用Python matplotlib读取"E:\\爬取\\电影数据.xls"文件画关于电影年份发展的条形图

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("E:\\爬取\\电影数据.xls")

# 按照电影年份统计电影数量
year_count = df.groupby("电影年份")["电影名称"].count()

# 绘制条形图
plt.bar(year_count.index, year_count.values)

# 添加标题和标签
plt.title("电影年份发展")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("电影数量")

# 显示图像
plt.show()

这段代码会读取"E:\\爬取\\电影数据.xls"文件，并统计每个年份的电影数量，最终绘制出关于电影年份发展的条形图。

相关问题

利用data2.xls数据集，绘制饼图和条形图

好的，我可以使用Python中的Matplotlib库来绘制饼图和条形图。以下是示例代码：

首先，我们需要导入必要的库并读取数据集：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data2.xls')

接下来，我们可以使用以下代码来绘制饼图：

colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

plt.pie(df['Sales'], labels=df['Region'], colors=colors, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Sales by Region')
plt.show()

这将生成一个名为“Sales by Region”的饼图，显示每个地区的销售额占总销售额的百分比。

接下来，我们可以使用以下代码来绘制条形图：

plt.bar(df['Region'], df['Sales'], color=colors)
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales (USD)')
plt.show()

这将生成一个名为“Sales by Region”的条形图，显示每个地区的销售额。

请注意，我们使用了相同的标题“Sales by Region”，以便更容易地比较两个图表。

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data2.xls')

# Pie chart
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

plt.pie(df['Sales'], labels=df['Region'], colors=colors, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Sales by Region')
plt.show()

# Bar chart
plt.bar(df['Region'], df['Sales'], color=colors)
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales (USD)')
plt.show()

从data_test.xls中导入数据并进行清洗，并添加一个总分列，最后进行排序，并绘画条形图

好的，我明白了。这是一个关于数据处理、排序和数据可视化的问题。可以使用Python中的pandas和matplotlib库来完成这个任务。

首先，需要导入pandas库和matplotlib库，然后读取Excel文件中的数据并存储到pandas的DataFrame对象中。可以使用pandas的read_excel方法来读取Excel文件，并传递文件路径和sheet名称。

代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data_test.xls', sheet_name='Sheet1')

# 显示数据前5行
print(df.head())

接下来进行数据清洗，需要去除空值和重复值，可以使用pandas中的dropna和drop_duplicates方法。

代码如下：

# 移除空值
df.dropna(inplace=True)

# 移除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 显示数据
print(df.head())

然后添加一个总分列，可以使用pandas中的sum方法，将每一行的数值相加得到总分，并存储到一个新的列中。

代码如下：

# 添加总分列
df['总分'] = df.sum(axis=1)

# 显示数据
print(df.head())

接着进行排序，按照总分列进行排序，可以使用pandas中的sort_values方法。

代码如下：

# 按照总分进行排序，降序排列
df_sorted = df.sort_values(by='总分', ascending=False)

# 显示排序后的数据
print(df_sorted.head())

最后进行数据可视化，可以使用matplotlib库中的bar方法绘制条形图。

代码如下：

# 绘制条形图
ax = df_sorted.plot(kind='bar', x='姓名', y='总分', legend=False)

# 设置标题和标签
ax.set_title('测试成绩排名')
ax.set_xlabel('姓名')
ax.set_ylabel('总分')

# 显示图形
plt.show()

以上就是从data_test.xls中导入数据并进行清洗，添加一个总分列，最后进行排序，并绘画条形图的完整代码。