使用pandas和matplotlib对excel文件数据绘制柱状图

零、实验要求

1.爬取数据

2.对数据进行可视化，要求横轴是竞价日期，纵轴表现其他各属性

一、获取数据

实验用到的数据是这样的，你可以右键选择新建标签页打开图片看到它

获取该.xlsx文件的爬虫代码是——

import re
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
wang=[];
for k in range(2,5):
    url="http://xkctk.hangzhou.gov.cn/tzgg/index_{0}.html".format(k)
    r=requests.get(url)
    r.encoding="utf-8"
    soup=BeautifulSoup(r.text,"html.parser")
    a=soup.find_all('a',string=re.compile('增量指标竞价情况'))
    for links in a:
        urll=links.get("href")
        rr=requests.get(urll)
        rr.encoding="utf-8"
        soupp=BeautifulSoup(rr.text,"html.parser")
        result=re.findall(r'\d+\-\d+\-\d+|配置增量指标\d+|个人增量指标\d+|单位增量指标\d+|最低成交价[\u4e00-\u9fa5]+\d+\元\D\单位\d+|成交\d+|平均成交价[\u4e00-\u9fa5]+\d+\元\D\单位\d+',soupp.text)
        lis=[str(i) for i in result]
        l="".join(lis)
        title=['竞价日期','配置增量指标','个人增量指标','单位增量指标','个人最低成交价','单位最低成交价','个人最低成交价个数','单位最低成交价个数','个人平均成交价','单位平均成交价']
        number=re.findall(r'\d+\-\d+\-\d+|\d+',l)
        result1=dict(zip(title,number))
        wang.append(result1)
writer = pd.ExcelWriter('news.xlsx') #news为文件名
df=pd.DataFrame(wang) #将字典保存成DataFrame数据结构
df.to_excel(writer,index=False,columns=('竞价日期','配置增量指标','个人增量指标','单位增量指标','个人最低成交价','单位最低成交价','个人最低成交价个数','单位最低成交价个数','个人平均成交价','单位平均成交价')) #导出成excel
df.to_excel('C:/暂用/news.xlsx')

---

二、绘制单个柱状图的代码

单独一对一的图

"""个人最低成交价/日期"""
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 解决中文和负号显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_excel("news.xlsx", "Sheet1")	# 读取news.xlsx文件的Sheet1
fig = plt.figure()
plt.bar(df['竞价日期'], df['个人最低成交价'])	# plt.bar(x,y)
plt.title(u'个人最低成交价/日期')
plt.xlabel('日期', size=10)
plt.ylabel(u'个人最低成交价')
plt.show()

三、绘制多柱状图并标上数值的代码

由于整体数值相差较大（如最低成交个数和最低成交价的数值差距），这里分成两段代码，分别显示
第1个.py

"""配置增量指标/日期"""
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

total_width, n = 0.8, 4  # 对每一个日期设置0.8的宽度，有9个指标
width = total_width / n  # 每个日期下每个指标的宽度


# 定义函数来显示柱状上的数值
def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / n - 0.1, height + 1000, '%s' % float(height))


# 解决中文和负号显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_excel("news.xlsx", "Sheet1")
fig = plt.figure()

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]  # 一共有8行数据

# 每绘制过一个指标，就加上一定的宽度使下一个指标的柱状图不重叠##
for i in range(len(x)):                                       ##
    x[i] = x[i] + width                                       ##
################################################################
# 横坐标为x，纵坐标为df['个人最低成交价']， 宽度为width
t3 = plt.bar(x, df['个人最低成交价'], width=width, label='个人最低成交价', fc='b')    # 颜色为blue

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
# tick_label：此处真正显示日期
t4 = plt.bar(x, df['单位最低成交价'], width=width, tick_label=df['竞价日期'], label='单位最低成交价', fc='g')# 颜色为green

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t7 = plt.bar(x, df['个人平均成交价'], width=width, label='个人平均成交价', fc='r')    # 颜色为red

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t8 = plt.bar(x, df['单位平均成交价'], width=width, label='单位平均成交价', fc='c')    # 颜色为青色

autolabel(t3)
autolabel(t4)
autolabel(t7)
autolabel(t8)

plt.title(u'x/日期')
plt.xlabel('日期', size=10)
plt.ylabel(u'各项指标')
plt.legend()
plt.show()

第2个.py

"""配置增量指标/日期"""
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

total_width, n = 0.8, 5  # 对每一个日期设置0.8的宽度，有n个指标
width = total_width / n  # 每个日期下每个指标的宽度


# 定义函数来显示柱状上的数值
def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        # 在(rect.get_x() + rect.get_width() / n, height + 10)坐标处，写上文本height
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / n, height + 10, '%s' % float(height))


# 解决中文和负号显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_excel("news.xlsx", "Sheet1")
fig = plt.figure()

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]  # 一共有8行数据

t0 = plt.bar(x, df['配置增量指标'], width=width, label='配置增量指标', fc='y')

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t1 = plt.bar(x, df['个人增量指标'], width=width, label='个人增量指标', fc='r')

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t2 = plt.bar(x, df['单位增量指标'], width=width, tick_label=df['竞价日期'], label='单位增量指标', fc='c')

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t5 = plt.bar(x, df['个人最低成交价个数'], width=width, label='个人最低成交价个数', fc='g')

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t6 = plt.bar(x, df['单位最低成交价个数'], width=width, label='单位最低成交价个数', fc='b')

autolabel(t0)
autolabel(t1)
autolabel(t2)

autolabel(t5)
autolabel(t6)

plt.title(u'x/日期')
plt.xlabel('日期', size=10)
plt.ylabel(u'各项指标')
plt.legend()
plt.show()