使用python把Excel中的数据在页面中可视化_Python

使用python把Excel中的数据在页面中可视化

2022-11-15 10:38小皮猪 Python

最近学习数据分析,感觉Python做数据分析真的好用,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何使用python把Excel中的数据在页面中可视化的相关资料,需要的朋友可以参考下

一. 需求

最近我们数据可视化的老师让我们把广州历史房价中的房价数据可视化，然后给我们发了广州历史房价.xls，然后看了一下数据确实有点小多，反正复制粘贴是有点费劲的，所以就想借用python帮我把数据修改成我一键复制的模样。

使用python把Excel中的数据在页面中可视化

二. 安装xlrd模块

pip install xlrd

通常pip都是带有的，我们在开发工具中import xlrd就可以啦。

下面是实现切割一年每个月份的方法

import xlrd
path = r'E:\数据分析\07广州历史房价.xls'
#sheetName是你这个excel文件中的表，如Sheet1（注意大小写问题）
sheetName = 'Sheet1'
data = xlrd.open_workbook(path)
table = data.sheet_by_name(sheetName)

# 行数
rowAmount = table.nrows
# 列数
colAmount = table.ncols
# 显示第n列中所有格中的内容
datas=[]
for rowIndex in range(1,rowAmount):
  datas.append(table.cell_value(rowIndex, 1))

datas.reverse()
index1=0
index2=12
time=2009
while index2<len(datas):
  print(str(time)+"年")
  time=time+1
  # print(str(index1)+"   "+str(index2))
  print(datas[index1:index2])
  index1=index2
  index2=index2+12
print(str(time)+"年")
print(datas[index1:index2-2])

得到的数据：

使用python把Excel中的数据在页面中可视化

三. 用echart在html中表现

在下面链接中找到要表现的样式：（记得加上echart.js）

Examples - Apache ECharts

ECharts, a powerful, interactive charting and visualization library for browser

https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

使用python把Excel中的数据在页面中可视化

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8">
		<title>广州历史房价</title>
		<script src="echarts.js"></script>
	</head>
	<script>
	window.onload = function(){
		// 在<head>中写浮现窗口
		var a = echarts.init(document.getElementById("main"));
		var b =option = {
title: {
  text: '广州历史房价',
	
},
tooltip: {
  trigger: 'axis'
},
legend: {
  data: ['2009年', '2010年', '2011年', '2012年', '2013年','2014年', '2015年', '2016年', '2017年', '2018年']
},
grid: {
  left: '3%',
  right: '4%',
  bottom: '3%',
  containLabel: true
},
toolbox: {
  feature: {
    saveAsImage: {}
  }
},
xAxis: {
  type: 'category',
  boundaryGap: false,
  data: ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月', '七月','八月', '九月', '十月', '十一月','十二月']
},
yAxis: {
  type: 'value'
},
series: [
  {
    name: '2009年',
    type: 'line',
    stack: 'Total',
    data: [6991.0, 6963.0, 7305.0, 8051.0, 8191.0, 8168.0, 8431.0, 8620.0, 8927.0, 9113.0, 9318.0, 9718.0]
  },
  {
    name: '2010年',
    type: 'line',
    stack: 'Total',
    data: [9873.0, 10000.0, 10000.0, 10351.0, 10610.0, 10787.0, 10622.0, 10878.0, 11505.0, 12062.0, 12413.0, 12944.0]
  },
  {
    name: '2011年',
    type: 'line',
    stack: 'Total',
    data: [13535.0, 14114.0, 14680.0, 14998.0, 14977.0, 14938.0, 14855.0, 14654.0, 14547.0, 14521.0, 14677.0, 14762.0]
  },
  {
    name: '2012年',
    type: 'line',
    stack: 'Total',
    data: [14993.0, 15194.0, 15215.0, 15203.0, 15148.0, 15152.0, 15246.0, 15467.0, 15754.0, 15886.0, 16207.0, 16555.0]
  },
  {
    name: '2013年',
    type: 'line',
    stack: 'Total',
    data: [17003.0, 17423.0, 17665.0, 17651.0, 17304.0, 17515.0, 17759.0, 18293.0, 19011.0, 19445.0, 19589.0, 19208.0]
  },
  {
    name: '2014年',
    type: 'line',
    stack: 'Total',
    data: [18893.0, 18977.0, 19460.0, 19040.0, 18757.0, 18440.0, 17764.0, 17450.0, 17312.0, 17338.0, 18081.0, 18564.0]
  },    
	{
    name: '2015年',
    type: 'line',
    stack: 'Total',
    data: [18792.0, 18851.0, 19024.0, 19417.0, 19562.0, 19902.0, 20014.0, 19997.0, 19988.0, 19921.0, 19996.0, 20016.0]
  },
	{
	  name: '2016年',
	  type: 'line',
	  stack: 'Total',
	  data: [20623.0, 20643.0, 20811.0, 21133.0, 21107.0, 21144.0, 21264.0, 21553.0, 21720.0, 22242.0, 22590.0, 22926.0]
	},
	{
	  name: '2017年',
	  type: 'line',
	  stack: 'Total',
	  data: [23744.0, 24427.0, 25131.0, 25369.0, 26061.0, 27329.0, 28196.0, 28508.0, 28814.0, 28254.0, 28009.0, 28578.0]
	},
	{
	  name: '2018年',
	  type: 'line',
	  stack: 'Total',
	  data: [28602.0, 29683.0, 30413.0, 31044.0, 31472.0, 32021.0, 32670.0, 33289.0, 33455.0, 33197.0]
	},
]
};


					a.setOption(b);
				}
	</script>
	<body> <!-- 在<body>处完善窗口尺寸 -->
		<div id="main" style="width: 1100px;height: 800px;"></div>
	</body>
</html>

四. 效果

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