python+pands+matplotlib分析Excel表格

第一步：把excel表格读进来

sheet = pd.read_excel("2021E.xls", sheet_name=0)

这个函数依赖xlrd包，pands内部会引用这个包。第一个参数是文件路径，我用的是相对路径也可以是绝对路径。还有几个比较重要的参数：

可以看下sheet的数据类型，打印的结果是： (2704, 10) <class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>

说明Excel中有2704行，10列数据，数据类型是DataFrame对象。

print(sheet.shape)
print(type(sheet))

第二步：数据切割

需要将一等奖，二等奖，三等奖分割出来。 分割一等奖的数据：从打印结果可以看出一等奖有31个。

sheet1 = sheet.loc[sheet[奖项] == 一等奖]
print(sheet1.shape)

分割二等奖的数据：有336个

sheet2 = sheet.loc[sheet[奖项] == 二等奖]
print(sheet2.shape)

分割三等奖的数据：有537个

sheet3 = sheet.loc[sheet[奖项] == 三等奖]
print(sheet3.shape)

分割出所有获奖的：有904个

sheet4 = sheet.loc[(sheet[奖项] == 一等奖])|(sheet[奖项] == 二等奖)|(sheet[奖项] == 三等奖)]
print(sheet4.shape)

注：loc方法，按行列名称索引，iloc方法，按整数编号索引。

第三步：统计各项数据

output1 = sheet1[队长所在单位].value_counts()
print(type(output1))

value_counts是pandas 统计数据频率的函数，支持Series类型和DataFrame类型，我这里sheet1[‘队长所在单位’]是Series类型。output1是Series类型数据。

第四步：matplotlib画图

下面的程序是画出二等奖获得数量前十的学校，并显示出获奖数量。

# 解决坐标轴刻度负号乱码
plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False
# 解决中文乱码问题
plt.rcParams[font.sans-serif] = [Simhei]

x = output2.index[:10]
y = output2.values[:10]
for i in range(10):
      plt.bar(x[i],y[i])
      plt.text(x[i], y[i], str(y[i]), ha="center", va="bottom")
plt.title("二等奖获奖情况")
plt.xlabel("大学")
plt.ylabel("数量")
plt.show()

完整python代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

sheet = pd.read_excel("2021E.xls", sheet_name=0)
print(sheet.shape)
print(type(sheet))

sheet1 = sheet.loc[sheet[奖项] == 一等奖]
print(sheet1.shape)


sheet2 = sheet.loc[sheet[奖项] == 二等奖]
print(sheet2.shape)

sheet3 = sheet.loc[sheet[奖项] == 三等奖]
print(sheet3.shape)

sheet4 = sheet.loc[(sheet[奖项] == 一等奖)|(sheet[奖项] == 二等奖)|(sheet[奖项] == 三等奖)]
print(sheet4.shape)



output2 = sheet2[队长所在单位].value_counts()
print(output2)
print(type(output2))

plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False
# 解决中文乱码问题
plt.rcParams[font.sans-serif] = [Simhei]

x = output2.index[:10]
y = output2.values[:10]
for i in range(10):
    plt.bar(x[i], y[i])
    plt.text(x[i], y[i], str(y[i]), ha="center", va="bottom")


plt.title("二等奖获奖情况")
plt.xlabel("大学")
plt.ylabel("数量")
plt.show()

参考：