用python编程 1、根据《A、B、C互联网公司人员构成数据xls》文件中的数据，绘制出A公司的不同学历层次人员数据的柱状图; 2、根据《A、B、C互联网公司人员构成数据xls》文件中的数据，在一个图里面绘制A\B\C公司不同学历层次人员数据的柱状图进行比较;

### 回答1：
好的，需要使用Python中的pandas和matplotlib库来完成这个任务。请确保你已经安装了这两个库。

1. 绘制A公司不同学历层次人员数据的柱状图

首先，我们需要读取Excel文件中的数据，并筛选出A公司的数据。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('A、B、C互联网公司人员构成数据.xls')
a_data = df[df['公司'] == 'A']

然后，我们可以使用matplotlib库来绘制柱状图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = a_data['学历']
y = a_data['人数']
plt.bar(x, y)
plt.xlabel('学历')
plt.ylabel('人数')
plt.title('A公司不同学历层次人员数据柱状图')
plt.show()

运行以上代码，就可以得到A公司不同学历层次人员数据的柱状图。

2. 绘制A\B\C公司不同学历层次人员数据的柱状图进行比较

首先，我们需要将A、B、C公司的数据分别筛选出来，并合并成一个新的DataFrame。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('A、B、C互联网公司人员构成数据.xls')
a_data = df[df['公司'] == 'A']
b_data = df[df['公司'] == 'B']
c_data = df[df['公司'] == 'C']
abc_data = pd.concat([a_data, b_data, c_data])

然后，我们可以使用matplotlib库来绘制柱状图，并使用不同的颜色来区分不同的公司。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = abc_data['学历']
y_a = abc_data[abc_data['公司'] == 'A']['人数']
y_b = abc_data[abc_data['公司'] == 'B']['人数']
y_c = abc_data[abc_data['公司'] == 'C']['人数']
plt.bar(x, y_a, color='red', label='A公司')
plt.bar(x, y_b, color='blue', label='B公司', bottom=y_a)
plt.bar(x, y_c, color='green', label='C公司', bottom=y_a+y_b)
plt.xlabel('学历')
plt.ylabel('人数')
plt.title('A、B、C公司不同学历层次人员数据柱状图')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码，就可以得到A、B、C公司不同学历层次人员数据的柱状图进行比较。其中，使用了底部对齐的方式来叠加不同公司的柱状图。

### 回答2：
1、根据《A、B、C互联网公司人员构成数据xls》文件中的数据，可以使用Python中的数据处理和绘图库来实现绘制A公司不同学历层次人员数据的柱状图。

首先，需要使用Python的数据处理库（如pandas）来读取和处理数据文件。可以使用pandas的read_excel()函数来读取xls文件，并将其存储为一个数据框（DataFrame）。

接下来，可以使用pandas的groupby()函数按学历层次分组，然后使用count()函数统计每个学历层次的人员数量。得到一个以学历层次为索引，人员数量为值的Series。

最后，使用Python的绘图库（如matplotlib）来绘制柱状图。使用matplotlib的bar()函数来绘制柱状图，横轴表示不同的学历层次，纵轴表示人员数量。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_excel('A、B、C互联网公司人员构成数据.xls')

# 按学历层次分组，并统计人员数量
education_counts = data[data['公司'] == 'A'].groupby('学历')['姓名'].count()

# 绘制柱状图
education_counts.plot(kind='bar')
plt.title('A公司不同学历层次人员数据')
plt.xlabel('学历')
plt.ylabel('人员数量')
plt.show()

2、根据《A、B、C互联网公司人员构成数据xls》文件中的数据，可以使用Python编程在一个图里面绘制A\B\C公司不同学历层次人员数据的柱状图进行比较。

首先，需要使用Python的数据处理库（如pandas）来读取和处理数据文件。可以使用pandas的read_excel()函数来读取xls文件，并将其存储为一个数据框（DataFrame）。

接下来，可以使用pandas的groupby()函数按公司和学历层次分组，然后使用count()函数统计每个公司和学历层次的人员数量。得到一个以公司和学历层次为索引，人员数量为值的Series。

最后，使用Python的绘图库（如matplotlib）来绘制柱状图。使用matplotlib的bar()函数来绘制柱状图，横轴表示不同的学历层次，纵轴表示人员数量，不同颜色的柱状图表示不同的公司。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_excel('A、B、C互联网公司人员构成数据.xls')

# 按公司和学历层次分组，并统计人员数量
company_education_counts = data.groupby(['公司', '学历'])['姓名'].count()

# 绘制柱状图
company_education_counts.unstack().plot(kind='bar')
plt.title('A、B、C公司不同学历层次人员数据')
plt.xlabel('学历')
plt.ylabel('人员数量')
plt.legend(['A', 'B', 'C'])
plt.show()

以上代码会生成一个柱状图，横轴表示不同的学历层次，纵轴表示人员数量，不同颜色的柱状图分别表示A、B、C公司的数据，可以直观地进行比较。

### 回答3：
1、根据《A、B、C互联网公司人员构成数据xls》文件中的数据，可以使用Python中的`pandas`和`matplotlib`库来处理和绘制柱状图。

首先，需要导入相应的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，读取数据文件并选取A公司的数据：

data = pd.read_excel('A、B、C互联网公司人员构成数据.xls')
a_data = data[data['公司'] == 'A']

接着，按照不同的学历层次进行分组，并计算各个层次的人员数量：

edu_counts = a_data.groupby('学历')['人员数量'].sum()

最后，利用`matplotlib`库绘制柱状图：

edu_counts.plot.bar()  # 绘制柱状图
plt.xlabel('学历层次')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('人员数量')  # 设置y轴标签
plt.title('A公司不同学历层次人员数据')  # 设置图表标题
plt.show()  # 显示图表

2、根据《A、B、C互联网公司人员构成数据xls》文件中的数据，在一个图里面绘制A\B\C公司不同学历层次人员数据的柱状图进行比较。

首先，读取数据文件并选取A、B、C公司的数据：

a_data = data[data['公司'] == 'A']
b_data = data[data['公司'] == 'B']
c_data = data[data['公司'] == 'C']

然后，按照不同的学历层次进行分组，分别计算各个公司各个层次的人员数量：

a_edu_counts = a_data.groupby('学历')['人员数量'].sum()
b_edu_counts = b_data.groupby('学历')['人员数量'].sum()
c_edu_counts = c_data.groupby('学历')['人员数量'].sum()

最后，利用`matplotlib`库绘制柱状图，并设置不同颜色以区分不同公司：

edu_counts.plot.bar(color='red', label='A公司')  # 绘制A公司柱状图
b_edu_counts.plot.bar(color='blue', label='B公司')  # 绘制B公司柱状图
c_edu_counts.plot.bar(color='green', label='C公司')  # 绘制C公司柱状图

plt.legend()  # 显示图例
plt.xlabel('学历层次')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('人员数量')  # 设置y轴标签
plt.title('不同公司不同学历层次人员数据比较')  # 设置图表标题
plt.show()  # 显示图表

通过上述代码，可以分别实现根据A公司和比较A、B、C公司的不同学历层次人员数据的柱状图的绘制。