Python数据分析：读取Excel两列数据，分类统计并绘制盒须图

本文介绍如何使用Python读取Excel文档中的两列数据，分别对它们进行分类统计，并将结果可视化为盒须图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取excel文档
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分别提取两列数据
col1 = df['Column1']
col2 = df['Column2']

# 对第一列数据进行分类和统计
col1_counts = col1.value_counts()

# 对第二列数据进行分类和统计
col2_counts = col2.value_counts()

# 显示统计数据
print('Column1:')
print(col1_counts)
print('Column2:')
print(col2_counts)

# 绘制盒须图
plt.boxplot([col1, col2])
plt.xticks([1, 2], ['Column1', 'Column2'])
plt.show()

代码解析：

导入库： 导入pandas库用于数据处理，matplotlib.pyplot库用于数据可视化。
读取数据： 使用pd.read_excel()函数读取名为'data.xlsx'的Excel文件。
提取数据： 使用列名'Column1'和'Column2'分别提取两列数据。
分类统计： 使用value_counts()方法分别对两列数据进行分类统计，得到每个唯一值的出现次数。
显示统计结果： 使用print()函数打印两列数据的分类统计结果。
绘制盒须图： 使用plt.boxplot()函数绘制盒须图，传入一个包含两列数据的列表。
设置x轴刻度： 使用plt.xticks()函数设置x轴刻度，使其对应两列数据的名称。
显示图表： 使用plt.show()函数显示绘制的盒须图。

数据说明：

data.xlsx：包含两列数据的Excel文档。
Column1和Column2：两列数据的列名。

这段代码展示了如何使用Python进行简单的数据分析和可视化。您可以根据自己的数据和需求修改代码，例如更改文件名、列名、图表类型等。