应用pandas可读取excel文件中的数据，存储为数据框，并应用matplotlib包中的方法进行数据可视化。
本例中读取的stock.xlsx文件中的数据为
一、画饼图
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdate # 时间序列绘图示例 stock = pd.read_excel('stock.xlsx', index_col = 0)# 读取Excel文件，存为数据框stock，并指导第0列为数据框的索引列 print(stock.head) plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Simhei' #设置中文 plt.figure(figsize=(6,6)) #设置长宽，建立窗口 plt.title('2018年5月成效量饼图') #设置图标题 plt.pie(stock.volume[0:5], labels = stock.index[0:5, autopct = '%1.1f%%') plt.grid(True) plt.show()
绘制的图形如下：
画折线图代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdate
from datetime import datetime
# 时间序列绘图示例
stock = pd.read_excel('stock.xlsx')# 读取Excel文件，存为数据框stock，并指导第0列为数据框的索引列
print(stock.head)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Simhei' #设置中文
fig1 = plt.figure(figsize=(8,8)) #设置长宽，建立窗口
xs = stock['date'].astype(str)
xs = [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in xs]
ax1 = fig1.add_subplot(1, 1, 1)
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d')) # 设置时间标签显示格式
plt.xticks(pd.date_range(xs[1],xs[-1]))
plt.plot(xs,stock.open, color = 'k', label = '开盘')
plt.plot(xs,stock.close, color = 'b', label = '收盘')
plt.plot(xs,stock.high, color = 'r', label = '最高价')
plt.legend(loc = 0)
plt.grid(True)
plt.show()
运行后生成下图：
画直方图代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdate
from datetime import datetime
# 时间序列绘图示例
stock = pd.read_excel('stock.xlsx')# 读取Excel文件，存为数据框stock，并指导第0列为数据框的索引列
print(stock.head)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Simhei' #设置中文
fig1 = plt.figure(figsize=(8,8)) #设置长宽，建立窗口
xs = stock['date'].astype(str)
xs = [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in xs]
ax1 = fig1.add_subplot(1, 1, 1)
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%m-%d')) # 设置时间标签显示格式
plt.xticks(pd.date_range(xs[0],xs[-1]))
plt.bar(xs,stock.volume, color = 'g', width = 0.5)
plt.title('成交量直方图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('成交量')
运行后显示
