用Python代碼作可視化，如果每次都在代碼中以列表的形式來一個一個字符地敲，無異乎浪費時間。我們都知道，在Excel中，數據是以DataFrame(一維的Series是特殊的DataFrame)形式作存儲的，而我們在代碼中輸入的形式一般都是手工地以list的形式來輸入。有沒有什么快捷的方式呢？

今天下午隨意上網搜索了一下“Python 柱形圖”，就發現了這篇文章(https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/13213299.html)。經過參考，自己略作修改，于是有了這篇文章。

具體如下：

1. 先從Excel中加載數據：

# 加載數據

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r"D:\我的文檔\MySQL.xlsx", sheet_name = 1)

df

2. 簡單地做一下數據清洗：

# 按 num 字段排降序

df.sort_values(by = "num",ascending = False)

3. 做可視化輸出

3.1 繪制一個單系列的柱形圖，簡單對比一下各種水果單品的銷售(數量)狀況

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

c = (

#創建柱圖對象，并設置大小，也可以不設置，直接使用默認大小即可

Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px"))

#設置X軸數據系列，只取前10個數據，并轉為列表格式

.add_xaxis(df.goods[:10].tolist())

#設置Y軸數據系列及顯示顏色，只取前10個數據，并轉為列表格式

.add_yaxis("銷售數量", df.num[:10].tolist())

# 設置圖表標題及位置

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大單品的銷售數量",pos_left="left"))

#通過render()方法將柱圖在Web中渲染為html

# .render("柱形圖.html")

)

# 直接在notebook中作渲染

c.render_notebook()

渲染效果：

3.2 繪制一個多數據系列的柱形圖，以便對比觀察分析各種水果的銷售金額&銷售數量

# 繪制的多數據系列柱形圖效果是這樣的：

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

c = (

#創建柱圖對象，并設置大小，也可以不設置，直接使用默認大小即可

Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="500px"))

#設置X軸數據系列，只取前10個數據，并轉為列表格式

.add_xaxis(df.goods[:10].tolist())

#設置Y軸數據系列及顯示顏色，只取前10個數據，并轉為列表格式

.add_yaxis("銷售金額", df.money[:10].tolist())

.add_yaxis("銷售數量", df.num[:10].tolist())

# 設置圖表標題及位置

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大單品的銷售業績",pos_left="left"))

#通過render()方法將柱圖在Web中渲染為html

# .render("柱形圖.html")

)

# 直接在notebook中作渲染

c.render_notebook()

渲染效果：

3.3 給柱形圖換顏色 color = "RGB值/十六進制顏色碼/形象色/英文首字母縮寫"

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

c = (

#創建柱圖對象，并設置大小，也可以不設置，直接使用默認大小即可

Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="500px"))

#設置X軸數據系列，只取前10個數據，并轉為列表格式

.add_xaxis(df.goods[:10].tolist())

#設置Y軸數據系列及顯示顏色，只取前10個數據，并轉為列表格式

.add_yaxis("銷售數量", df.num[:10].tolist(), color = "RGB(0, 0, 255)")

# 設置圖表標題及位置

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TOP10水果大單品的銷售數量",pos_left="left"))

#通過render()方法將柱圖在Web中渲染為html

# .render("柱形圖.html")

)

# 直接在notebook中作渲染

c.render_notebook()

渲染效果：

小結：

1. 以后再也不用在代碼中一個一個敲到手累了；

2. 大概今年四五月份，在我的好友“嚴小樣兒”的微信公眾號“統計與數據分析實戰”見過將DataFrame轉List的方法，但因為當時只是Pyecharts的小白(也是第一次在此公眾號認識到pyecharts這個庫，并被它的視覺沖擊性給迷住，從此就在pyecharts的路上越走越遠的)。只顧著囫圇吞棗地多學幾個可以裝X的炫酷圖表，而沒有細究其原理，所以基礎沒有真正地打扎實。這點以后確實需要注意改善！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python读取excel数据并进行数据可视化_用Python处理Excel的数据，并将之可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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