用pandas读取excel绘制柱状图和折线图

可以使用以下代码来读取 Excel 数据并绘制柱状图和折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 绘制柱状图
df.plot(kind='bar')

# 绘制折线图
df.plot(kind='line')

# 显示图像
plt.show()

其中，`filename.xlsx` 是需要读取的 Excel 文件名称，`kind='bar'` 表示绘制柱状图，`kind='line'` 表示绘制折线图。在绘制多个图像时，需要使用 `plt.show()` 来显示图像。

相关问题

给我一个代码，读取csv文件中的最高气温，并显示该温度下有多少天，绘制柱状图和折线图

好的，以下是 Python 代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('weather.csv')

# 获取最高气温
max_temp = df['最高气温']

# 统计最高气温出现的天数
max_temp_counts = max_temp.value_counts()

# 找到最高气温的最大值
max_temp_max = max_temp_counts.index.max()

# 统计最高气温为最大值的天数
max_temp_max_count = max_temp_counts.loc[max_temp_max]

# 显示最高气温为最大值的天数
print(f'最高气温为{max_temp_max}度的天数有{max_temp_max_count}天')

# 绘制最高气温柱状图
plt.bar(max_temp_counts.index, max_temp_counts.values, color='red')
plt.title('最高气温')
plt.xlabel('温度')
plt.ylabel('天数')
plt.show()

# 绘制最高气温折线图
plt.plot(max_temp_counts.index, max_temp_counts.values, color='blue')
plt.title('最高气温')
plt.xlabel('温度')
plt.ylabel('天数')
plt.show()

这段代码会读取名为 `weather.csv` 的文件，文件中应包含日期、最高气温和最低气温三列数据。代码会计算最高气温的最大值以及该温度下出现的天数，并分别显示出来。同时，代码会绘制最高气温的柱状图和折线图，并将它们显示出来。

python如何读取excel，并同时画折线图和柱状图

要读取Excel文件并绘制折线图和柱状图，可以使用Python中的pandas和matplotlib库。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 绘制折线图
plt.plot(df['date'], df['sales'], label='Sales')
plt.plot(df['date'], df['profit'], label='Profit')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amount')
plt.legend()

# 绘制柱状图
plt.figure()
plt.bar(df['date'], df['revenue'], label='Revenue')
plt.bar(df['date'], df['cost'], label='Cost')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amount')
plt.legend()

plt.show()

在这个示例中，我们使用pandas库的`read_excel()`函数从Excel文件中读取数据，并使用matplotlib库的`plot()`和`bar()`函数绘制折线图和柱状图。我们还使用`xlabel()`，`ylabel()`和`legend()`函数添加标签和图例，并使用`show()`函数显示图形。请注意，要使用此代码，您需要将Excel文件保存为名为`example.xlsx`的文件，并将其放置在相同的目录中。