使用python写一段代码，获取指定路径excel的内容通过Plotly生成基础柱状图，其中A列为BUG单号，B列为BUG创建日期，F列为BUG分类，按照BUG分类生成每日新增的BUG量图表，其中BUG创建日期只精确到日，并将生成的图表重命名为：StabilityTest加当前日期保存到 "D:\Test\AutoTest"路径下

好的，请稍等片刻，让我为您撰写这段代码。

代码如下：

import pandas as pd
import plotly.express as px
import datetime

# 获取指定路径excel的内容
path = "指定路径.xlsx"
df = pd.read_excel(path)

# 获取当前日期
now = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")

# 按照BUG分类生成每日新增的BUG量图表
fig = px.histogram(df, x="B", color="F")

# 重命名生成的图表
fig.update_layout(title_text="StabilityTest" + now)

# 将图表保存到指定路径下
fig.write_html("D:\\Test\\AutoTest\\StabilityTest" + now + ".html")

注意：在使用时需要将代码中的“指定路径.xlsx”替换成实际的文件路径。同时，需要安装 pandas 和 plotly 库。

相关问题

使用python写一段代码，获取指定路径excel的内容通过Plotly生成基础柱状图，其中A列为BUG单号，B列为BUG创建日期，F列为BUG分类，按照BUG分类生成每日新增的BUG量图表，其中BUG创建日期只精确到日，并将生成的图表重命名为当前日期+StabilityTest保存到 "D:\Test\AutoTest"路径下

好的，这是一道编程题。以下是使用 Python 代码获取 Excel 的内容并生成基础柱状图的示例代码：

import plotly.express as px
import pandas as pd
import datetime

# 指定 Excel 文件的路径和工作表的名称
path = 'path/to/Excel/file.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'

# 使用 Pandas 读取 Excel 文件，并指定需要读取的列
df = pd.read_excel(path, sheet_name=sheet_name, usecols=['A', 'B', 'F'])

# 将日期格式转换为只精确到日的格式，并新增一列用于按日期分组
df['B'] = pd.to_datetime(df['B']).dt.date
df['group'] = df['B']

# 使用 Plotly 按分类和日期分组，并计算新增的 BUG 数量
fig = px.histogram(df, x='B', color='F', barmode='group', nbins=len(df['B'].unique()))
fig.update_layout(title='StabilityTest-' + str(datetime.date.today()), xaxis_title='Date', yaxis_title='Number of Bugs', legend_title_text='Classification')

# 将生成的图表保存到指定路径
fig.write_html('D:\Test\AutoTest\StabilityTest.html')

此代码会根据 Excel 文件中的内容生成一个按分类和日期分组的柱状图，并将图表保存到指定路径。请注意，如果 Excel 文件中的日期格式不是日期型，请先使用 Pandas 将其转换为日期型。

使用python写一段代码，获取指定路径excel的内容通过Plotly生成组合折线图，其中A列为:"BUG单号"，B列为:"BUG创建日期"，D列为:"BUG分类"，按照"BUG分类"生成：x轴为"BUG创建日期"（汇总相同项），y轴为：BUG量的图表，其中BUG创建日期只精确到日，并将生成的图表重命名为“当前日期”保存到指定路径

好的，以下是对您的要求的代码实现：

import pandas as pd
import plotly.express as px
from datetime import datetime

#指定路径和文件名
path = "指定路径"
filename = "指定文件名.xlsx"

#读取excel内容
df = pd.read_excel(path + filename)

#选择需要的列
df = df[['BUG单号', 'BUG分类', 'BUG创建日期']]

#按照分类和日期分组，并统计数量
df = df.groupby(['BUG分类', pd.Grouper(key='BUG创建日期', freq='D')])['BUG单号'].count().reset_index()

#绘制组合折线图
fig = px.line(df, x='BUG创建日期', y='BUG单号', color='BUG分类')

#获取当前日期
currentDate = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')

#重命名图表并保存到指定路径
fig.update_layout(title=currentDate)
fig.write_image(path + currentDate + '.png')

请您在使用时将路径和文件名替换为实际的路径和文件名。如果有任何疑问，请随时询问我。