在Excel中进行数据分析时，首要步骤是将数据导入Python。通过xlwings，我们可以轻松实现这一操作。首先，打开Excel文件并定位到所需数据。接着，使用xlwings的Book函数打开文件，并利用Range函数读取特定区域的数据。最后，将读取的数据存储为pandas的DataFrame，以便进行后续的数据处理。以下是一个简单的示例，展示了如何读取...
df.plot.bar() 2. Matplotlib和Seaborn: Matplotlib是Python最流行的数据可视化库。 Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化库。 它们可以用来绘制线图.条形图.散点图.柱状图.箱线图等。 用法: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 线图 plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 条形图 pl...
读取Excel数据并创建DataFrame对象: data=pd.read_excel('气温数据.xlsx') df=pd.DataFrame(data) 提取需要的数据列并计算每年的最高气温: df['Year']=df['日期'].dt.year# 添加一列Year来提取年份信息 df_yearly_max_temp=df.groupby('Year')['最高气温'].max().reset_index() 绘制柱形图和折线图: ...
在这些项目中,你将学会如何使用 Python 解析数据、构建 Web 应用、进行数据可视化等等。 而且,这些项目都是实际应用场景下的练手项目,不仅可以提高你的编程技能,还可以增加你的经验和信心。 如果你对这些 Python 项目感兴趣,快来学习起来吧#编程#程序员#互联网#Python ...
🔍另外,熟练运用数据分析工具和编程语言也是商业/数据分析岗位中必备的技能之一。比如Python、R、SQL等工具和语言在数据处理和分析过程中发挥着重要作用。同时,对于数据可视化工具和技术的掌握也是相当关键的,因为数据可视化能够帮助你更好地展示数据分析结果,并向非专业人士解释和传达数据背后的洞察。