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如何进行excel数据分析之后的可视化数据写入保存!

这次直接使用pandas的数据分析库和matplotlib的数据可视化库,将excel中的数据提取之后进行可视化的数据展示。最后,结合openpyxl工具库将可视化以后的数据保存到相应的excel文件中。

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导入相关的依赖库

import pandas as pd  # 数据提取库

import matplotlib.pyplot as plt  # 数据可视化库

from openpyxl.drawing.image import Image  # 图片对象处理库

准备好需要分析的excel数据

数据提取操作

data_frame = pd.read_excel("data.xlsx","Sheet1")  # 获取excel文件数据

print(data_frame)

#         编号  等级  年龄 性别     职位     收入
# 0   GSOB01  初级  23  男  需求分析师  
# 1   GSOB02  中级  24  男  软件工程师  
# 2   GSOB03  高级  25  男  软件工程师  
# 3   GSOB04  特级  22  女  软件工程师  
# 4   GSOB05  特级  21  女  软件工程师  
# 5   GSOB06  高级  24  女  软件工程师  
# 6   GSOB07  初级  22  女  软件工程师  
# 7   GSOB08  中级  22  女  需求分析师  
# 8   GSOB09  中级  24  女    架构师  
# 9   GSOB10  中级  23  女  原型设计师   9000
# 10  GSOB11  高级  23  男  原型设计师   9000
# 11  GSOB12  高级  25  男  软件工程师  
# 12  GSOB13  初级  25  男  软件工程师  
# 13  GSOB14  初级  22  男  软件工程师  

生成可视化图片

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 设置编码

data_frame.plot(kind='bar')  # 设置为条形图模式

# plt.show()  # 展示可视化数据

plt.savefig(fname="excel-plot.png")  # 保存数据图表

向excel插入图片

from openpyxl import load_workbook  # 导入excel的处理对象
workbook = load_workbook(filename = "data.xlsx")  # 加载excel文件

sheet = workbook['Sheet1']  # 获取工作表对象
img = Image('excel-plot.png')  # 获取可视化图片对象
img.width, img.height=500, 500  # 设置图片大小
sheet.add_image(img, 'A18')  # 设置图片插入位置
workbook.save('new_data.xlsx')  # 另存为excel文件

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本文标题:如何进行excel数据分析之后的可视化数据写入保存!
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