Python读取Excel数据绘制分类统计柱状图：详细步骤与代码示例

Python读取Excel数据并绘制分类统计柱状图

本文将介绍如何使用Python读取Excel文档中某一列数据，进行分类统计，并使用matplotlib库绘制柱状图，最终实现数据可视化。

以下是完整的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 获取指定列数据
data = df['分类列']

# 统计数量
counts = data.value_counts()

# 绘制柱状图
plt.bar(counts.index, counts.values)

# 添加坐标名称
plt.xlabel('分类')
plt.ylabel('数量')

# 设置横坐标竖直排放
plt.xticks(rotation=90)

# 显示图形
plt.show()

代码解析：

1. 导入必要的库: 首先，我们需要导入 pandas 用于读取Excel数据，以及 matplotlib.pyplot 用于绘制图表。
2. 读取Excel数据: 使用 pd.read_excel('data.xlsx') 读取名为 'data.xlsx' 的Excel文件，并将其存储在 df 数据框中。
3. 提取目标列数据: 使用 df['分类列'] 提取名为 '分类列' 的数据列，并将其存储在 data 变量中。
4. 分类统计: 使用 data.value_counts() 对数据进行分类计数，并将结果存储在 counts 变量中。
5. 绘制柱状图: 使用 plt.bar(counts.index, counts.values) 绘制柱状图，其中 counts.index 代表横坐标（分类），counts.values 代表纵坐标（数量）。
6. 添加坐标轴标签: 使用 plt.xlabel('分类') 和 plt.ylabel('数量') 为横坐标和纵坐标添加标签。
7. 设置横坐标竖直显示: 使用 plt.xticks(rotation=90) 将横坐标标签旋转90度，使其竖直显示，避免标签重叠。
8. 显示图形: 使用 plt.show() 显示绘制的柱状图。

总结:

通过以上步骤，我们可以轻松地使用Python读取Excel数据，进行分类统计，并使用matplotlib库绘制清晰易懂的柱状图，从而实现数据可视化，帮助我们更好地理解数据。