怎么用Python将Excel中的数据针对某一列进行同类提取，并且进行提取后的文件输出和统计绘图分析

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现对Excel中数据的同类提取、文件输出和统计绘图分析。

首先需要安装pandas和matplotlib库，可以使用以下命令：

pip install pandas
pip install matplotlib

然后，可以使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件中的数据，并进行数据的预处理和筛选，针对某一列进行同类提取，将提取后的数据输出到新的Excel文件中，再使用matplotlib库进行统计绘图分析。

以下是一个示例代码，假设需要对Excel文件中的“客户”这一列进行同类提取：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 针对“客户”列进行同类提取
groups = df.groupby('客户')

# 统计每个分组的数据量
counts = groups.size()

# 将分组后的数据输出到新的Excel文件中
for name, group in groups:
    group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False)

# 绘制统计图表
plt.bar(counts.index, counts.values)
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('客户')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

这段代码会将Excel文件中的数据读入DataFrame对象df中，然后针对“客户”列进行同类提取，统计每个分组的数据量，将分组后的数据输出到新的Excel文件中，并绘制统计图表。可以根据实际需求对代码进行修改和扩展。