excel数据可视化图表制作python代码，Excel数据可视化，Python代码实现与图表制作技巧解析

欧气 2024年11月02日 21:10 0 0

本文目录导读：

Python数据可视化库介绍
Python数据可视化图表制作步骤
图表制作技巧

在当今数据驱动的时代，数据可视化已成为数据分析中不可或缺的一环，Excel作为一款广泛使用的办公软件，其强大的数据处理和可视化功能备受青睐，对于一些复杂的数据分析需求，Excel的功能可能显得力不从心，这时，Python便成为了数据可视化的得力助手，本文将为您介绍如何利用Python进行Excel数据可视化图表的制作，并分享一些图表制作技巧。

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Python数据可视化库介绍

Python拥有丰富的数据可视化库，其中常用的有Matplotlib、Seaborn、Plotly等，本文将以Matplotlib和Seaborn为例，介绍如何制作Excel数据可视化图表。

1、Matplotlib

Matplotlib是一个功能强大的Python 2D绘图库，它提供了一整套绘图工具，可以绘制各种图形，如折线图、散点图、柱状图等，Matplotlib主要用于基础图形的绘制，适合展示简单的数据。

2、Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib的一个高级可视化库，它提供了丰富的绘图函数，能够轻松地制作出精美的图表，Seaborn的优势在于它能够快速地创建出具有高度可定制性的图表，特别适合于展示复杂的数据关系。

Python数据可视化图表制作步骤

以下以Matplotlib为例，介绍如何制作Excel数据可视化图表。

1、导入所需库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2、读取Excel数据

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

3、数据预处理

在绘制图表之前，需要对数据进行预处理，包括清洗、筛选、排序等操作。

筛选数据
filtered_data = data[data['column_name'] > 0]
排序数据
sorted_data = filtered_data.sort_values(by='column_name')

4、绘制图表

（1）折线图

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(sorted_data['x_axis'], sorted_data['y_axis'], label='Line 1')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')
plt.legend()
plt.show()

（2）散点图

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(sorted_data['x_axis'], sorted_data['y_axis'], c='red', label='散点图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('散点图')
plt.legend()
plt.show()

（3）柱状图

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(sorted_data['x_axis'], sorted_data['y_axis'], color='blue', label='柱状图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('柱状图')
plt.legend()
plt.show()

5、保存图表