Python批量制作雷达图：Excel数据导入与代码详解

在Python中批量制作雷达图是一种高效的数据可视化方式，特别适合处理大量数据时节省时间。本文主要介绍如何利用Python，如PyCharm，通过pandas库和openpyxl模块来实现对Excel数据的自动化处理，从而绘制出多个雷达图。 首先，准备工作是创建一个包含评分的Excel文件，例如使用随机数生成器创建32行的评分数据，每行代表一组数据，每个评价维度用不同列表示。比如，第1列是ID，其余8列分别代表8个评价指标，1 = INT((RAND()+4)*10)/10 是一个示例公式，用于生成介于0和10之间的随机分数。 在Python代码中，关键步骤如下： 1. 导入所需库：`import pandas as pd`, `import openpyxl` 和 `from openpyxl import load_workbook`，这些库是数据处理和操作Excel文件的基础。 2. 读取Excel文件：`wb = load_workbook(filename='C:\Users\Administrator\Desktop\数据指标.xlsx')`，指定文件路径并使用`load_workbook`加载Excel文件。 3. 获取工作表：`ws = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')`，根据工作表名称获取特定的工作表。 4. 提取数据： - `info_id` 存储ID数据：`for row in range(2, 32): id = ws.cell(row=row, column=1).value` - `info_first` 存储评价指标标签：`for col in range(2, 9): first = ws.cell(row=1, column=col).value` 5. 遍历数据并填充雷达图数据： - `info_data` 存储每组数据：`for row_num in range(2, len(info_id)+2):`，这里遍历每一组数据行。 - 创建临时存储数组 `row_empty`，用于存储当前行的非空值。 - 对于每列数据，检查是否为空：`if data_excel == None: pass else: row_empty.append(data_excel)` 6. 绘制雷达图：这部分代码没有直接给出，通常会使用matplotlib或seaborn库中的`radar()`函数或者`plotly.express`中的`radar()`函数，结合`info_data`和`info_first`数据，为每一组数据绘制雷达图。 总结起来，本文提供了一个基础的Python脚本框架，用于批量读取Excel中的数据并生成雷达图。实际应用中，用户可能需要根据具体需求调整数据处理逻辑，以及选择合适的绘图库和配置参数，以达到美观且符合业务需求的雷达图。通过自动化处理，极大地提高了数据分析和可视化的效率。