Python3通过pandas操作Excel（二）生成柱状图

在数据分析和可视化领域，柱状图是一种常用的图表类型。Excel可以生成柱状图，而Python的pandas库也可以实现类似的功能，而且更高效和灵活。

引入必要的库

首先，在编写代码之前，需要先导入pandas和这两个库。

```python

import pandas as pd

import as plt

```

生成单柱状图

要生成单柱状图，首先需要对数据进行排序。我们可以使用`sort_values`方法对DataFrame进行排序，指定按照某一列进行降序排序。

```python

_values(by'Number', inplaceTrue, ascendingFalse)

```

接下来，我们可以使用``方法绘制柱状图。在该方法中，需要指定x轴和y轴的数据，以及柱状图的颜色和标题。

```python

(x'Field', y'Number', color'orange', title'Students Study')

```

生成柱状图组

在工作过程中，我们经常需要比较几组数据。与单柱状图不同，绘制柱状图组需要对多个数据进行处理。

```python

(x'Field', y['2016', '2017'], color['orange', 'red'])

```

如果需要进一步修改图组的属性，可以使用matplotlib库提供的方法。例如，我们可以设置标题、x轴标签和y轴标签的字体大小和粗细。

```python

plt.title('Students Study', fontsize16, fontweight'bold')

plt.xlabel('Field', fontsize16, fontweight'bold')

plt.ylabel('Number', fontsize16, fontweight'bold')

```

优化柱状图显示

为了让柱状图更加清晰易读，我们可以对x轴标签进行旋转，减少标签之间的重叠。

```python

ax plt.gca()

_xticklabels(students['Field'], rotation40, ha'right')

```

如果默认情况下x轴标签被截断了一部分，我们可以使用`tight_layout`方法来调整布局，确保x轴标签完全显示。

```python

plt.tight_layout()

```

以上就是使用pandas和生成柱状图的基本过程。通过这些简单的代码，我们可以快速将Excel数据转化为可视化的柱状图，方便进行数据分析和展示。

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