pyplot+pandas实现操作excel及画图

2024-04-13 09:52

本文主要是介绍pyplot+pandas实现操作excel及画图,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1、安装jupyter lab

pip install  jupyterlab

# 启动 建议在指定的项目文件夹下 开启cmd窗口并执行

jupyter lab

启动后会自动打开浏览器访问

2、安装依赖

pip install matplotlib
pip install xlrd
pip install pandas

3、读取excel

import pandas as pddf = pd.read_excel('his.xls')# 读取列名
for i in df.columns:print(i)df.columns[0]# 读取指定sheet 名
filePath = 'his.xlsx'
df = pd.read_excel(r'his.xlsx', sheet_name=1)# 场景2:excel 中第 2 行才是我们想要的标题(即:header=1)
df = pd.read_excel(filePath, header=1)# 读取 Excel,指定索引列
df= pd.read_excel(filePath, index_col='ID')# 读取前 3 行数据(默认 5 行)
print(df.head(3))# 读取后 3 行数据(默认 5 行)
print(df.tail(3))# 数据筛选
# 读取第一列所有数据
df.iloc[:, 0]

4、画图

多个子图

import pandas as pd
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt # 从上一步得到excel的列
columns = df.columns
size = columns.size#新建一个画布
fig = plt.figure()  # 设置多行 一列的表格 figsize 用于设置画布大小  是否共享x轴坐标值 sharex
f, ax = plt.subplots(size, 1, figsize=(10,30), sharex= True, sharey=False) for i in range(size):# 将每一列数据作为一个表格,用于绘制,如果是多列,则ax[i:xx]ax[i].plot(df.iloc[:, i])ax[i].set_title(columns[i])plt.show()

多组数据一组图

# c='black' 设置线条颜色
ax[0].plot(df.iloc[:, 0])
ax[0].plot(df.iloc[:, 1])

这篇关于pyplot+pandas实现操作excel及画图的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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