使用pandas和matplotlib對excel文件數據繪製柱狀圖

零、實驗要求

1.爬取數據

2.對數據進行可視化，要求橫軸是競價日期，縱軸表現其他各屬性

一、獲取數據

實驗用到的數據是這樣的，你可以右鍵選擇新建標籤頁打開圖片看到它

獲取該.xlsx文件的爬蟲代碼是——

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('增量指標競價情況'))
    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+|配置增量指標\d+|個人增量指標\d+|單位增量指標\d+|最低成交價[\u4e00-\u9fa5]+\d+\元\D\單位\d+|成交\d+|平均成交價[\u4e00-\u9fa5]+\d+\元\D\單位\d+',soupp.text)
        lis=[str(i) for i in result]
        l="".join(lis)
        title=['競價日期','配置增量指標','個人增量指標','單位增量指標','個人最低成交價','單位最低成交價','個人最低成交價個數','單位最低成交價個數','個人平均成交價','單位平均成交價']
        number=re.findall(r'\d+\-\d+\-\d+|\d+',l)
        result1=dict(zip(title,number))
        wang.append(result1)
writer = pd.ExcelWriter('news.xlsx') #news爲文件名
df=pd.DataFrame(wang) #將字典保存成DataFrame數據結構
df.to_excel(writer,index=False,columns=('競價日期','配置增量指標','個人增量指標','單位增量指標','個人最低成交價','單位最低成交價','個人最低成交價個數','單位最低成交價個數','個人平均成交價','單位平均成交價')) #導出成excel
df.to_excel('C:/暫用/news.xlsx')

---

二、繪製單個柱狀圖的代碼

單獨一對一的圖

"""個人最低成交價/日期"""
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 解決中文和負號顯示問題
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_excel("news.xlsx", "Sheet1")	# 讀取news.xlsx文件的Sheet1
fig = plt.figure()
plt.bar(df['競價日期'], df['個人最低成交價'])	# plt.bar(x,y)
plt.title(u'個人最低成交價/日期')
plt.xlabel('日期', size=10)
plt.ylabel(u'個人最低成交價')
plt.show()

三、繪製多柱狀圖並標上數值的代碼

由於整體數值相差較大（如最低成交個數和最低成交價的數值差距），這裏分成兩段代碼，分別顯示
第1個.py

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

total_width, n = 0.8, 4  # 對每一個日期設置0.8的寬度，有9個指標
width = total_width / n  # 每個日期下每個指標的寬度


# 定義函數來顯示柱狀上的數值
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))


# 解決中文和負號顯示問題
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行數據

# 每繪製過一個指標，就加上一定的寬度使下一個指標的柱狀圖不重疊##
for i in range(len(x)):                                       ##
    x[i] = x[i] + width                                       ##
################################################################
# 橫座標爲x，縱座標爲df['個人最低成交價']， 寬度爲width
t3 = plt.bar(x, df['個人最低成交價'], width=width, label='個人最低成交價', fc='b')    # 顏色爲blue

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
# tick_label：此處真正顯示日期
t4 = plt.bar(x, df['單位最低成交價'], width=width, tick_label=df['競價日期'], label='單位最低成交價', fc='g')# 顏色爲green

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t7 = plt.bar(x, df['個人平均成交價'], width=width, label='個人平均成交價', fc='r')    # 顏色爲red

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t8 = plt.bar(x, df['單位平均成交價'], width=width, label='單位平均成交價', fc='c')    # 顏色爲青色

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

plt.title(u'x/日期')
plt.xlabel('日期', size=10)
plt.ylabel(u'各項指標')
plt.legend()
plt.show()

第2個.py

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

total_width, n = 0.8, 5  # 對每一個日期設置0.8的寬度，有n個指標
width = total_width / n  # 每個日期下每個指標的寬度


# 定義函數來顯示柱狀上的數值
def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        # 在(rect.get_x() + rect.get_width() / n, height + 10)座標處，寫上文本height
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / n, height + 10, '%s' % float(height))


# 解決中文和負號顯示問題
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行數據

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

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

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t2 = plt.bar(x, df['單位增量指標'], width=width, tick_label=df['競價日期'], label='單位增量指標', fc='c')

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t5 = plt.bar(x, df['個人最低成交價個數'], width=width, label='個人最低成交價個數', fc='g')

for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
t6 = plt.bar(x, df['單位最低成交價個數'], width=width, label='單位最低成交價個數', 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'各項指標')
plt.legend()
plt.show()