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2021-07-28 03:51:47
如何用一个excel表格上的数据做曲线图。
方法一个连续区域,通过“框”输入地选中单元格,如选中A列的A3:A8区域,在名称框中输入“A3:A8”后回车,即可选中。
方法二:选中满足条件的单元格,如选中A列中大于5的数据单元格,通过查找的方式:
①选中A列;
②CTRL F打开查找窗口;
③查找内容输入“*”;
④“查找全部”;
⑤在查找框的下方,点击“值”,查找到的数据会按值的大小排序;
⑥选中第一个值大于5的数据,按下shift,选择最后一个数据;
⑦点击“关闭”,此时就选中了A列大于5的数据了。
用EXCEL怎么做统计图,就图片中那样的统计图。。谢...
Excel利用统据生成图表的方法有多这里介绍利用数据图生成图标的方法。
软本:Office2013
方法如下:
1.利用下面的成绩数据统计并比较每个班的平均分:
2.选择数据区域,插入数据透视图:
3.设置数据透视图放置如下图所示:
4.将班级拖动到轴字段中,得分拖动到值字段中:
5.更改值字段的汇总方式为平均值:
6.这样,就做好了一个基本的平均分比较的柱形图表:
Excel如何制作统计数据
Excel利用统据生成图表的方法有多这里介绍利用数据图生成图标的方法。
软本:Office2013
方法如下:
1.利用下面的成绩数据统计并比较每个班的平均分:
2.选择数据区域,插入数据透视图:
3.设置数据透视图放置如下图所示:
4.将班级拖动到轴字段中,得分拖动到值字段中:
5.更改值字段的汇总方式为平均值:
6.这样,就做好了一个基本的平均分比较的柱形图表:
怎样把每天excel报表数据统计分析出来做成曲线图
1、 的收集、录表格的设置,最终效果如图所示
2、如图所示,选择行分析的图据范围
3、如图所示,点击菜单栏目上的“插入”,选择“饼图”,再选择“三维饼图”,实际工作中,可以自己分析的内容选择相应的图形效果。
4、 最终生成的效果,如下图1所示。接下来选择红色框标注位置的“图表布局”,找到如下图2所示的百分比。
5、 最后一步,修改“图表标题”,把鼠标放到“图表标题”后,单击鼠标左键,录入和表格一致的标题名称,最终呈现的效果如下图所所示。
怎样用Excel根据已有的数据自动生成这样的条形统计图
这只需要两步吧~
1、上传数据
2、拖拽做图
以上工具:BDP个人版
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python实现查找excel里某一列重复数据并且剔除后打印的方法
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提取Excel某一列数据并统计出现次数,绘制扇形图
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xlrd库读取Excel表 .xls后缀
打开需要读的.xls表,获取需要的列。循环求次数,不返回列名(不需要列名数据)。
按照出现次数值,降序排序。
循环查看所得值是否正确。
将值存入txt文件中。
扇形图
效果图
读取txt中得到的值,一行一行的读。
设置参数存储数据。
split函数:分割数据,分别存入a,b中
计算总次数,再分别算各部分占比
解决中文乱码
设置颜色,突出值
autopct:"%1.1f%%"保留固定的小数位
startangle:逆时针起始角度
shadow:有阴影
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用excel绘制统计图
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1.饼图
2.柱形图
柱状图常常用于展示多个分类(单个分类也可以)的数据变化和同类别各
变量之间的比较情况。堆积柱状图可用于比较同类别各变量和不同类别变量总和差异;百分比堆积柱状图适合展示同类别的每个变量的比例。堆积柱状图:堆积柱状图: 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量的比例。切换行和列:(选中图后,点击右键,点击选择数据,进入后点击切换行和列)条形图(横过来的柱形图):优势类别数过多时,如果要加入数据标签,那么使用条形图比较合适柱状图的数看起来有点拥挤双向条形图:步骤:
用柱状图可视化回归结果
注意:是堆积柱形图
横坐标的设置
3.直方图
直方图是显示数据频数或频率的柱状图。直方图与柱形图区别:1) 直方图展示数据的分布,柱状图比较数据的大小。2) 直方图 X 轴为定量数据,柱状图 X 轴为分类数据。3) 直方图 y 轴要么为数据的频数,要么为数据的频率,柱状图 y 轴为数据实际大小。若为频数直方图
若为频率直方图
1.输入区间段的末尾数
打开数据分析
选择刚输入区间段末尾数+选择所有数据列(注意要选中标题)
之后生成分点和频数
频率:=频数/总和
第一个区间手动输入,之后区间自动生成
注意有字符串:="("&A2&","&A3&"]"
生成区间和频率之后选中插入柱形图
4.折线图
注意:在年份前加'要是英文的,将年份看作是文本
调整纵坐标范围
双坐标折线图
次坐标的图形通常在最高一层显示。
设置次坐标轴
柱形图顶端的折线图
1)绘制图形
先将所有数据放在一列,每组间隔两个
选中所有数据绘制折线图,右键选择数据,再次选择所有数列
选择其中一条折线,更改系列图表类型,更改成面积图
2)更改坐标
右键选择数据:名称任意,取值要有十个
在格式里面找到刚刚命名的系列,切换为次坐标轴
在选择数据中更改标签选中正确标题,在+中显示次坐标轴
将坐标轴移动到下面
之后将下面和右侧坐标轴选择无
绘制完成!!
5.散点图
6. 箱型图
作用
箱线图的用法是,配合定性变量画分组箱线图,作比较。如果只有一个定量变量,很少用一个箱线图去展示其分布,更多选择直方图。箱线图更有效的使用方法是作比较。假设要比较男女生的身高,用什么工具最好?答案是箱线图。箱线图明显更加有效,能够从平均水平(中位数)、波动程度(箱子高度)以及异常值对男女教师的教学评估得分进行比较,而直方图却做不到。 -
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- 帮朋友写的一个小脚本
- 从excel中取出数据,然后生成一个统计图表
- 借助了Python的第三方模块xlrd和pyecharts
xlrd
- Python中用来读取excel数据的模块
- 安装
pip install xlrd
- xlrd文档
pyecharts
- Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。
- pyecharts就是通过Python使用Echarts。
- 安装
pip install pyecharts
- 注意:
- 现在有很多网上的使用pyecharts的版本都是v0.5.x的,现在安装都是v1版本的,两者差别还是蛮大的。
- pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本
- pyecharts v1版本文档
代码分析
# 打开存储数据的excel data = xlrd.open_workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\个人-月\\12.xlsx') # 以表格的形式取出数据 table = data.sheets()[0] # 取出表格中第一列数据 PM2_5 = table.col_values(0) # 生成一个折线统计图对象 line = Line() # 添加 x 轴元素 line.add_xaxis(handle_time_list(time[1:])) # 添加 y 轴元素 line.add_yaxis('PM2.5', PM2_5[1:]) # 渲染到html页面 line.render('./person/12.html')
- 代码很简单,就是表格中的数据较多。
实现代码
from pyecharts.charts import Bar, Line import xlrd def handle_time_list(time_list): """ 处理float格式的时间数据为 年/月/日 小时:分钟 time_list: 时间列表 return: 处理好的时间数据列表 """ new_time_list = [xlrd.xldate_as_datetime(i, 0).strftime(r'%Y/%m/%d %H:%M') for i in time_list] return new_time_list data = xlrd.open_workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\个人-月\\12.xlsx') table = data.sheets()[0] PM2_5 = table.col_values(0) PM10 = table.col_values(1) CO = table.col_values(2) NO2 = table.col_values(3) SO2 = table.col_values(4) O3 = table.col_values(5) wind = table.col_values(6) pressure = table.col_values(7) water = table.col_values(8) temperature = table.col_values(9) humidity = table.col_values(10) time = table.col_values(11) line = Line() line.add_xaxis(handle_time_list(time[1:])) line.add_yaxis('PM2.5', PM2_5[1:]) line.add_yaxis('PM10', PM10[1:]) line.add_yaxis('CO', CO[1:]) line.add_yaxis('NO2', NO2[1:]) line.add_yaxis('SO2', SO2[1:]) line.add_yaxis('O3', O3[1:]) line.add_yaxis('风速', wind[1:]) line.add_yaxis('压强', pressure[1:]) line.add_yaxis('降水量', water[1:]) line.add_yaxis('温度', temperature[1:]) line.add_yaxis('湿度', humidity[1:]) line.render('./person/12.html')
- 想查看excel表格数据大致结构的可以点这里
总结
- Python还是很强大的!
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