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数据绘图

您可以使用pandas库来读取Excel数据，并使用Matplotlib或Seaborn库来绘制图表。以下是一个示例代码，展示如何读取Excel数据并绘制折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 绘制折线图
plt.plot(data['x'], data['y'])

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Line Plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图表
plt.show()

请确保将`your_file.xlsx`替换为实际的Excel文件名，并且Excel文件中的数据列名正确匹配（例如，'x'和'y'）。您还可以根据需要使用其他样式和参数对图表进行自定义。