本篇内容介绍了“怎么用Python处理Excel的数据”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1. 先从Excel中加载数据：

# 加载数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"D:\我的文档\MySQL.xlsx", sheet_name = 1)
df

2. 简单地做一下数据清洗：

# 按 num 字段排降序
df.sort_values(by = "num",ascending = False)

3. 做可视化输出

3.1 绘制一个单系列的柱形图，简单对比一下各种水果单品的销售（数量）状况

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

c = (
    #创建柱图对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px"))
    #设置X轴数据系列，只取前10个数据，并转为列表格式
    .add_xaxis(df.goods[:10].tolist())
    #设置Y轴数据系列及显示颜色，只取前10个数据，并转为列表格式
    .add_yaxis("销售数量", df.num[:10].tolist())
    # 设置图表标题及位置
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大单品的销售数量",pos_left="left"))
    #通过render()方法将柱图在Web中渲染为html
#     .render("柱形图.html")
)

# 直接在notebook中作渲染
c.render_notebook()

渲染效果：

3.2 绘制一个多数据系列的柱形图，以便对比观察分析各种水果的销售金额&销售数量

# 绘制的多数据系列柱形图效果是这样的：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

c = (
    #创建柱图对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="500px"))
    #设置X轴数据系列，只取前10个数据，并转为列表格式
    .add_xaxis(df.goods[:10].tolist())
    #设置Y轴数据系列及显示颜色，只取前10个数据，并转为列表格式
    .add_yaxis("销售金额", df.money[:10].tolist())
    .add_yaxis("销售数量", df.num[:10].tolist())
    # 设置图表标题及位置
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大单品的销售业绩",pos_left="left"))
    #通过render()方法将柱图在Web中渲染为html
#     .render("柱形图.html")
)

# 直接在notebook中作渲染
c.render_notebook()

渲染效果：

3.3 给柱形图换颜色 color = "RGB值/十六进制颜色码/形象色/英文首字母缩写"

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

c = (
    #创建柱图对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px"))
    #设置X轴数据系列，只取前10个数据，并转为列表格式
    .add_xaxis(df.goods[:10].tolist())
    #设置Y轴数据系列及显示颜色，只取前10个数据，并转为列表格式
    .add_yaxis("销售数量", df.num[:10].tolist(), color = "RGB(0, 0, 255)")
    # 设置图表标题及位置
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大单品的销售数量",pos_left="left"))
    #通过render()方法将柱图在Web中渲染为html
#     .render("柱形图.html")
)

# 直接在notebook中作渲染
c.render_notebook()

“怎么用Python处理Excel的数据”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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