python 通过 Excel 绘制折线图

好的，您可以使用Python中的pandas和matplotlib库来绘制Excel中的折线图。

首先，您需要安装这两个库。您可以使用以下命令来安装这些库：

pip install pandas
pip install matplotlib

然后，您需要使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象。例如：

import pandas as pd

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

接下来，您可以使用DataFrame对象中的plot函数来绘制折线图。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot(x='日期', y=['销量1', '销量2'])
plt.show()

在这个例子中，我们假设Excel文件中有一个名为“data.xlsx”的文件，其中包含日期、销量1和销量2三列数据。我们使用pandas库中的read_excel函数将数据读入DataFrame对象中，然后使用plot函数来绘制折线图，并使用matplotlib库中的plt.show()函数来显示图形。

当然，您还可以根据需要进行更多的自定义设置，例如添加标题、标签、图例等等。

相关问题

python控制excel绘制折线图

要使用Python控制Excel绘制折线图，可以使用openpyxl库。以下是一个示例代码，它将创建一个Excel文件，添加数据并绘制折线图：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import LineChart, Reference

# 创建一个Excel文件
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 添加数据
data = [
    ["Year", "Sales"],
    [2010, 100],
    [2011, 150],
    [2012, 200],
    [2013, 250],
    [2014, 300],
    [2015, 350]
]

for row in data:
    ws.append(row)

# 创建折线图
chart = LineChart()
chart.title = "Sales Data"
chart.x_axis.title = "Year"
chart.y_axis.title = "Sales"

# 添加数据系列
xdata = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7)
ydata = Reference(ws, min_col=2, min_row=2, max_row=7)
series = chart.series.add(ydata, xdata)
series.marker.symbol = "circle"
series.marker.size = 5

# 添加图表到工作表
ws.add_chart(chart, "A9")

# 保存Excel文件
wb.save("sales_data.xlsx")

以上代码将创建一个名为“sales_data.xlsx”的Excel文件，其中包含销售数据和折线图。可以根据需要修改数据并调整图表设置。

python读取excel绘制折线图

Python可以使用pandas库读取Excel文件，使用matplotlib库绘制折线图。

具体步骤如下：

1. 安装pandas和matplotlib库

可以使用pip命令进行安装：

pip install pandas
pip install matplotlib

2. 读取Excel文件

使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件，例如：

import pandas as pd

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

其中，data.xlsx是Excel文件的文件名，可以根据实际情况进行修改。

3. 绘制折线图

使用matplotlib库的plot函数绘制折线图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['x'], df['y'])
plt.show()

其中，df['x']和df['y']是Excel文件中的两列数据，可以根据实际情况进行修改。

完整代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data.xlsx')
plt.plot(df['x'], df['y'])
plt.show()