python怎么把excel图表可视化？如何用Python将

逗爷 2023-02-04 16:41:36 261

python怎么把excel图表可视化？如何用Python将有了 Excel，那我们就可以为所欲为了！(2)Excel大家知道，考研很大一部分也是考信息收集能力。每年往往有很多人就是在这上面栽跟头了，不能正确分析各大院校往年的录取信息，进而没能选择合适的报考院校。至于很多院校的录取信息是以 PDF 形式发布，例如我手上的深大电通录取结果，这就需要我们先把 PDF 转化为 excel 啦。(1)PDF

python怎么把excel图表可视化？如何用Python将(1)

作者 | Waao666

责编 | 王晓曼

出品 | CSDN 博客

python怎么把excel图表可视化？如何用Python将(2)

前言

大家知道，考研很大一部分也是考信息收集能力。每年往往有很多人就是在这上面栽跟头了，不能正确分析各大院校往年的录取信息，进而没能选择合适的报考院校。

至于很多院校的录取信息是以 PDF 形式发布，例如我手上的深大电通录取结果，这就需要我们先把 PDF 转化为 excel 啦。

python怎么把excel图表可视化？如何用Python将(3)

(1)PDF

python怎么把excel图表可视化？如何用Python将(4)

(2)Excel

有了 Excel，那我们就可以为所欲为了！

python怎么把excel图表可视化？如何用Python将(5)

开始1. 载入 Excel 表格

#coding=utf8
import xlrd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Pie Grid
from pyecharts import options as opts

#==================== 准备数据 ====================
# 导入Excel 文件
data = xlrd.open_workbook("C:/深圳大学电子与信息工程学院2020年电子信息硕士生拟录取名单.xlsx")
# 载入第一个表格
table = data.sheets[0]

2. 提取 Excel 表格数据

tables =

def Read_Excel(excel):
# 从第4行开始读取数据，因为这个Excel文件里面从第四行开始才是考生信息
for rows in range(3 excel.nrows-1):
dict_ = {"id":"" "name":"" "status":"" "preliminary_score":"" "retest_score":"" "total_score":"" "ranking":""}
dict_["id"] = table.cell_value(rows 1)
dict_["name"] = table.cell_value(rows 2)
dict_["status"] = table.cell_value(rows 3)
dict_["remarks"] = table.cell_value(rows 4)
dict_["preliminary_score"] = table.cell_value(rows 5)
dict_["retest_score"] = table.cell_value(rows 6)
dict_["total_score"] = table.cell_value(rows 7)
dict_["ranking"] = table.cell_value(rows 8)
# 将未被录取或者非普通计划录取的考生滤除
if dict_["status"] == str("拟录取") and dict_["remarks"] == str("普通计划"):
tables.append(dict_)

我们打印一下看看是否正确取出数据：

# 执行上面方法
Read_Excel(table)
for i in tables:
print(i)

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可以看到一切顺利。

3. 数据分段统计

这步因人而异，我只是想把各个分数段进行单独统计而已，大家也可以根据自己的喜好做其它的处理。

num_score_300_310 = 0
num_score_310_320 = 0
num_score_320_330 = 0
num_score_330_340 = 0
num_score_340_350 = 0
num_score_350_360 = 0
num_score_360_370 = 0
num_score_370_380 = 0
num_score_380_390 = 0
num_score_390_400 = 0
num_score_400_410 = 0
min_score = 999
max_score = 0

# 将各个分段的数量统计
for i in tables:
score = i["preliminary_score"]
if score > max_score:
max_score = score
if score < min_score:
min_score = score

if score in range(300 310):
num_score_300_310 = num_score_300_310 1
elif score in range(310 320):
num_score_310_320 = num_score_310_320 1
elif score in range(320 330):
num_score_320_330 = num_score_320_330 1
elif score in range(330 340):
num_score_330_340 = num_score_330_340 1
elif score in range(340 350):
num_score_340_350 = num_score_340_350 1
elif score in range(350 360):
num_score_350_360 = num_score_350_360 1
elif score in range(360 370):
num_score_360_370 = num_score_360_370 1
elif score in range(370 380):
num_score_370_380 = num_score_370_380 1
elif score in range(380 390):
num_score_380_390 = num_score_380_390 1
elif score in range(390 400):
num_score_390_400 = num_score_390_400 1
elif score in range(400 410):
num_score_400_410 = num_score_400_410 1

# 构建两个元组用以后期建表方便
bar_x_axis_data = ("300-310" "310-320" "320-330" "330-340" "340-350" "350-360" "360-370" "370-380" "380-390" "390-400" "400-410")
bar_y_axis_data = (num_score_300_310 num_score_310_320 num_score_320_330 \
num_score_330_340 num_score_340_350 num_score_350_360 \
num_score_360_370 num_score_370_380 num_score_380_390 \
num_score_390_400 num_score_400_410)

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绘制可视化图形

1、柱状图：

#===================== 柱状图 =====================
# 构建柱状图
c = (
Bar
.add_xaxis(bar_x_axis_data)
.add_yaxis("录取考生" bar_y_axis_data color="#af00ff")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="数量"))
.render("C:/录取数据图.html")
)

2、饼图：

#====================== 饼图 ======================
c = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(height="800px" width="1200px"))
.add("录取分数概览"
[list(z) for z in zip(bar_x_axis_data bar_y_axis_data)]
center=["35%" "38%"]
radius="40%"
label_opts=opts.LabelOpts(
formatter="{b|{b}: }{c} {per|{d}%} "
rich={
"b": {"fontSize": 16 "lineHeight": 33}
"per": {
"color": "#eee"
"backgroundColor": "#334455"
"padding": [2 4]
"borderRadius": 2
}
}
))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="录取" subtitle='Made by 王昊')
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="0%" pos_top="65%"))
.render("C:/录取饼图.html")
)