小编给大家分享一下如何使用python把Excel中的数据在页面中可视化，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
最近我们数据可视化的老师让我们把广州历史房价中的房价数据可视化，然后给我们发了广州历史房价.xls，然后看了一下数据确实有点小多，反正复制粘贴是有点费劲的，所以就想借用python帮我把数据修改成我一键复制的模样。
pip install xlrd
通常pip都是带有的，我们在开发工具中import xlrd就可以啦。
下面是实现切割一年每个月份的方法
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
import xlrd
path = r'E:\数据分析\07广州历史房价.xls'
#sheetName是你这个excel文件中的表，如Sheet1（注意大小写问题）
sheetName = 'Sheet1'
data = xlrd.open_workbook(path)
table = data.sheet_by_name(sheetName)
# 行数
rowAmount = table.nrows
# 列数
colAmount = table.ncols
# 显示第n列中所有格中的内容
datas=[]
for rowIndex in range(1,rowAmount):
datas.append(table.cell_value(rowIndex, 1))
datas.reverse()
index1=0
index2=12
time=2009
while index2<len(datas):
print(str(time)+"年")
time=time+1
# print(str(index1)+" "+str(index2))
print(datas[index1:index2])
index1=index2
index2=index2+12
print(str(time)+"年")
print(datas[index1:index2-2])得到的数据：
在下面链接中找到要表现的样式：（记得加上echart.js）
Examples - Apache ECharts
ECharts, a powerful, interactive charting and visualization library for browser
https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>广州历史房价</title>
<script src="echarts.js"></script>
</head>
<script>
window.onload = function(){
// 在<head>中写浮现窗口
var a = echarts.init(document.getElementById("main"));
var b =option = {
title: {
text: '广州历史房价',
},
tooltip: {
trigger: 'axis'
},
legend: {
data: ['2009年', '2010年', '2011年', '2012年', '2013年','2014年', '2015年', '2016年', '2017年', '2018年']
},
grid: {
left: '3%',
right: '4%',
bottom: '3%',
containLabel: true
},
toolbox: {
feature: {
saveAsImage: {}
}
},
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data: ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月', '七月','八月', '九月', '十月', '十一月','十二月']
},
yAxis: {
type: 'value'
},
series: [
{
name: '2009年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [6991.0, 6963.0, 7305.0, 8051.0, 8191.0, 8168.0, 8431.0, 8620.0, 8927.0, 9113.0, 9318.0, 9718.0]
},
{
name: '2010年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [9873.0, 10000.0, 10000.0, 10351.0, 10610.0, 10787.0, 10622.0, 10878.0, 11505.0, 12062.0, 12413.0, 12944.0]
},
{
name: '2011年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [13535.0, 14114.0, 14680.0, 14998.0, 14977.0, 14938.0, 14855.0, 14654.0, 14547.0, 14521.0, 14677.0, 14762.0]
},
{
name: '2012年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [14993.0, 15194.0, 15215.0, 15203.0, 15148.0, 15152.0, 15246.0, 15467.0, 15754.0, 15886.0, 16207.0, 16555.0]
},
{
name: '2013年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [17003.0, 17423.0, 17665.0, 17651.0, 17304.0, 17515.0, 17759.0, 18293.0, 19011.0, 19445.0, 19589.0, 19208.0]
},
{
name: '2014年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [18893.0, 18977.0, 19460.0, 19040.0, 18757.0, 18440.0, 17764.0, 17450.0, 17312.0, 17338.0, 18081.0, 18564.0]
},
{
name: '2015年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [18792.0, 18851.0, 19024.0, 19417.0, 19562.0, 19902.0, 20014.0, 19997.0, 19988.0, 19921.0, 19996.0, 20016.0]
},
{
name: '2016年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [20623.0, 20643.0, 20811.0, 21133.0, 21107.0, 21144.0, 21264.0, 21553.0, 21720.0, 22242.0, 22590.0, 22926.0]
},
{
name: '2017年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [23744.0, 24427.0, 25131.0, 25369.0, 26061.0, 27329.0, 28196.0, 28508.0, 28814.0, 28254.0, 28009.0, 28578.0]
},
{
name: '2018年',
type: 'line',
stack: 'Total',
data: [28602.0, 29683.0, 30413.0, 31044.0, 31472.0, 32021.0, 32670.0, 33289.0, 33455.0, 33197.0]
},
]
};
a.setOption(b);
}
</script>
<body> <!-- 在<body>处完善窗口尺寸 -->
<div id="main" ></div>
</body>
</html>四. 效果
以上是“如何使用python把Excel中的数据在页面中可视化”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
