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Python讀取Excel數(shù)據(jù)并生成圖表過程解析

瀏覽:21日期:2022-07-20 16:42:02

一、需求背景

自己一直在做一個周基金定投模擬,每周需要添加一行數(shù)據(jù),并生成圖表。以前一直是用Excel實現(xiàn)的。但數(shù)據(jù)行多后,圖表大小調(diào)整總是不太方便,一般只能通過縮放比例解決。

二、需求實現(xiàn)目標

通過Python程序讀取Excel文件中的數(shù)據(jù),生成圖表,最好將生成圖表生成至瀏覽器頁面,后期數(shù)據(jù)多之后,也能自動縮放,而不會出現(xiàn)顯示不全問題。

三、需求實現(xiàn)代碼

# 調(diào)用本地echarts.min.js 文件from pyecharts.globals import CurrentConfigCurrentConfig.ONLINE_HOST =’D:develop_studyPython38pyecharts’ from pyecharts.charts import Line # 數(shù)據(jù)可視化折線圖import pyecharts.options as optsimport xlrd # 讀取excel文件import webbrowser # 用于自動打開生成的HTML文件# 打開exceldata = xlrd.open_workbook(’E:知識點滴積累蝸牛定投價格曲線_python.xlsx’) # 打開excel工作簿table = data.sheet_by_index(1) # 打開第一個頁簽print(f’當前已定投周數(shù):{table.nrows}-1’) # 獲取行數(shù)print(f’當前總計列數(shù):{table.ncols}’) # 獲取列數(shù)# print(table.row_values(0)) # 獲取行數(shù)據(jù)dt_dates = [] # 日期dt_hs300s =[] # 滬深300dt_zz500s =[] # 中證500dt_nz100s =[] # 納指100dt_bp500s =[] # 標普500for i in range(1,table.nrows): dt_date = table.row_values(i)[0] dt_dates.append(dt_date) dt_hs300 = table.row_values(i)[1] dt_hs300s.append(dt_hs300) dt_zz500 = table.row_values(i)[2] dt_zz500s.append(dt_zz500) dt_nz100 = table.row_values(i)[3] dt_nz100s.append(dt_nz100) dt_bp500 = table.row_values(i)[4] dt_bp500s.append(dt_bp500)# print(dt_dates)# print(dt_hs300s)# print(dt_zz500s)# print(dt_nz100s)# print(dt_bp500s)# 折線圖line = Line(init_opts=opts.InitOpts(width=’1200px’,height=’700px’))line.add_xaxis(dt_dates)line.add_yaxis(’滬深300’, dt_hs300s)line.add_yaxis(’中證500’, dt_zz500s)line.add_yaxis(’納指100’, dt_nz100s)line.add_yaxis(’標普500’, dt_bp500s)# 所有折線圖顯示平均值、最大值、最小值line.set_series_opts( markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[ opts.MarkPointItem(type_=’average’,name=’平均值’), opts.MarkPointItem(type_=’max’,name=’最大值’), opts.MarkPointItem(type_=’min’,name=’最小值’) ] ))# 設置標題等line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(’跟蹤指數(shù)周變化曲線’), # 顯示工具箱 toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(), xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={'rotate':45,'interval':0}) ) # interval:0 橫軸信息全部顯示 # rotate:45 45度傾斜顯示 line.render(’價格曲線可視化3.html’)webbrowser.open(’價格曲線可視化3.html’) 添加標題 x軸刻度全部顯示 設置各對象最大值、最小值、平均值 設置圖表大小

四、需求實現(xiàn)效果

Python讀取Excel數(shù)據(jù)并生成圖表過程解析

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

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