如何利用python分析excle表格数据及画出分析图

1. 导入必要的库
首先，我们需要导入一些用于分析excel数据和绘制图表的库。在这里，我们将使用pandas库来处理excel数据，matplotlib库来绘制图表。

import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取Excel数据
使用pandas库的read_excel()函数来读取Excel数据，并将其存储为一个DataFrame对象。

df = pd.read_excel('data.xlsx')

这里的data.xlsx是你的Excel数据文件的文件名。如果文件与代码在同一目录下，则直接使用文件名即可。如果不在同一目录下，则需要提供文件的完整路径。

3. 数据分析
对于数据分析，我们可以根据需求使用各种方法和函数。这里只给出一些常见的例子。

• 查看数据前几行: df.head()，默认显示前5行。
• 查看数据后几行: df.tail()，默认显示后5行。
• 查看数据统计信息: df.describe()。
• 查看某一列的唯一值: df['Column Name'].unique()，其中'Column Name'是你想要查看的列名。
• 按条件筛选数据: df[df['Column Name'] > value]，其中'Column Name'是你想要筛选的列名，value是用于筛选的值。

4. 绘制分析图

在绘制图表之前，可以使用pandas库的一些函数对数据进行进一步处理或聚合。例如，使用groupby()函数对数据进行分组，使用agg()函数进行聚合等。

下面是一些常见的绘图示例:

绘制柱状图
通过DataFrame.plot.bar()方法可以绘制柱状图。

df.plot.bar(x='Column Name', y='Value', rot=0)
 plt.show()

其中，'Column Name'是用作x轴的列名，'Value'是用作y轴的列名，rot=0表示不旋转x轴刻度标签。

绘制折线图
通过DataFrame.plot.line()方法可以绘制折线图。

df.plot.line(x='Column Name', y='Value')
 plt.show()

其中，'Column Name'是用作x轴的列名，'Value'是用作y轴的列名。

绘制散点图
通过DataFrame.plot.scatter()方法可以绘制散点图。

df.plot.scatter(x='Column 1 Name', y='Column 2 Name')
 plt.show()

其中，'Column 1 Name'和'Column 2 Name'是用作x轴和y轴的列名。

绘制饼图
通过DataFrame.plot.pie()方法可以绘制饼图。

df['Column Name'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90)
 plt.axis('equal')
 plt.show()

其中，'Column Name'是用作绘制饼图的列名。

这些只是一些常见的示例，根据你的需求和数据类型，你可以选择适合的图表类型进行分析和绘制。