我们知道python做数据分析是一流的，把数据变为可视化内容，如果我们有一个表格，表格里面有很多数据，我们该如何把这些数据转换为可视化数据咧。首页，我们来看下如何来进行操作的吧。
首先，我们先看下我们需要形成可视化的数据，这里我添加的是每月销售额的数据。会一步步实现可视化数据。
一，python生成可视化数据
import matplotlib.pyplot as plt x_data_csdn = ['2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017'] y_data_csdn= [80,90,112,400,600,100,500] plt.plot(x_data_csdn, y_data_csdn) plt.show()
首先，我们看到，我们在这里定义了一个x轴和y轴，这就相当于是可视化数据的x轴和y轴，这里我们在看下，x轴和y轴的变量的数据类型是list。
二，将表格的数据转换为x轴和y轴所需要的数据
我这里先使用python的openpyxl模块定义了一个class。这个def主要是读取表格中指定的列，我们先看下效果。
居然把列表的第一行的数据也给读出来了，这是这第一行的数据是不需要的，我们这里在加点代码，把列表里第一行的内容给删掉，我们这里通过列表下标，把这个列表里“月份”这个元素删掉。
既然方法意见写好了 那我们就把数据导入到x轴和y轴里面吧
三，导入数据
import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt class Excel: #表格操作 def __init__(self,filename,sheetname): self.filename = filename self.sheetname = sheetname self.wb = openpyxl.load_workbook(self.filename) #生成文件对象，表示要操作的是哪个文件 self.sheet = self.wb[self.sheetname] self.maxrow = self.sheet.max_row self.maxcolumn = self.sheet.max_column def listColumn(self,maxco): list1 = [] for i in range(self.sheet.max_row): row1 = self.sheet.cell(row=i+1, column=maxco).value list1.append(row1) del list1[0] return list1 x=Excel(r"C:\Users\JX\Desktop\ksh.xlsx","Sheet1").listColumn(1) #定义x轴内容 y=Excel(r"C:\Users\JX\Desktop\ksh.xlsx","Sheet1").listColumn(2) #定义y轴内容 x_data_csdn = x #将x轴输入导入 y_data_csdn= y #将y轴数据导入 plt.plot(x_data_csdn, y_data_csdn) plt.show()
设置好后运行代码吧，我们可以从这个数据可视化图中看到，从9月份后，xiaoshou额开始上升，12月达到顶峰
