jupyter读取excel数据画图

Jupyter是一个交互式的编程环境，可以使用Python等多种编程语言进行数据分析和可视化。要在Jupyter中读取Excel数据并绘制图表，可以使用Python的pandas和matplotlib库。

1. 导入pandas和matplotlib库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取Excel数据

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

其中，'data.xlsx'是Excel文件的路径和文件名。

3. 绘制图表

可以使用matplotlib库中的各种绘图函数，例如：

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

其中，'x'和'y'是Excel表格中的列名，用于绘制折线图。

除了折线图，还可以绘制散点图、柱状图、饼图等多种图表，具体方法可以参考matplotlib库的文档。

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()

相关问题

jupyter读取excel数据表

可以使用pandas库中的read_excel()函数来读取Excel数据表。在Jupyter Notebook中，可以通过以下代码读取Excel文件：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx')

其中，'文件路径.xlsx'是Excel文件的路径，可以是相对路径或绝对路径。读取后的数据可以存储在DataFrame对象中，可以使用head()函数来查看前几行数据。

例如，如果要读取名为“学生成绩.xlsx”的文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('./学生成绩.xlsx')
df.head()

这将读取当前工作目录下的“学生成绩.xlsx”文件，并将其存储在名为df的DataFrame对象中。head()函数将显示前5行数据。

jupyter读取Excel文件

要在jupyter中读取Excel文件，可以使用pandas库。首先需要安装pandas库，可以在命令行中使用以下命令安装：

pip install pandas

安装完成后，可以使用以下代码读取Excel文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('文件路径')

其中，`文件路径`是Excel文件的路径。读取后的Excel文件会被转换为一个pandas的DataFrame对象，可以使用pandas库提供的各种方法进行数据分析和操作。