首页 > 自动化运维 > 大规模网络运维 > 3个工具征服老板!测试报告秒变高燃数据大屏
当领导们喜欢的表格报告,做性能或者收集一些数据时,领导不想要直接看excel中的数据,领导喜欢看数据图,尤其是关于数据的折线图,这样更加清楚的可以看出来我们的测试结果如何,介绍下如何通过读取excel表格的数据并生成图。
本文的主要思路是,我们先 通过Python进行读取Excel表格数据,并通使用matplotlib库进行绘制表格 ,我们将 通过一个实际示例进行展示整个过程,包括读取数据,处理数据以及绘制图表的步骤。
1、Python语言:
Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库和工具来处理和分析数据。
2、pandas:
用于读取和操作Excel表格数据
3、matplotlib:
用于绘制图表
如果没有以上的Python库的话,需要进行安装。
pip install pandas # 安装pandaspip install matplotlib # 安装matplotlib
示例
准备开始,我们先随便整理一份图表,小编这里随便拉了一份测试数据,并截取部分数据。
excel表格中,存在一些时间,温度1,温度2,温度3,的数据。
表格准备好了,接下来就是通过pandas进行数据处理了。在这个示例中,我们首先导入了pandas库,然后使用 read_excel函数读取了Excel表格数据,并将其存储在一个 DataFrame对象中。最后,我们使用head函数显示前几行数据,以确保数据读取正确。
import pandas as pd
file_excle = 'test.xlsx'# 读取excle表格数据df = pd.read_excel(file_excle)# 查看读取数据print(df.head())
通过下面数据可以看到,表格已经成功读取出来了。
时间 温度1 温度2 温度30 2024-07-09 20:18:09 6.8 6.7 6.91 2024-07-09 20:18:39 6.8 6.7 6.92 2024-07-09 20:19:09 6.8 6.7 6.93 2024-07-09 20:19:39 6.8 6.7 6.94 2024-07-09 20:20:09 6.8 6.7 6.9
上面的代码已经将数据读取出来了,接下里才是数据处理阶段了,通过pandas中的 set_indet()的方法设置索引,直接取出我们想要的数据。
数据已经读取出来了,接下来我们可以使用 matplotlib库来绘制图表。以下是一个示例代码,展示了如何绘制一个简单的折线图:
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
file_excle = 'test.xlsx'# 读取excle表格数据df = pd.read_excel(file_excle)# 查看读取数据print(df.head())# 通过时间为索引df.set_index('时间', inplace=True)# 绘制图表折线图for column in df.columns:
plt.plot(df.index, df[column], label=column)# 图标标题plt.title('温度随时间的变化')# X轴名称plt.xlabel('时间')# Y轴名称plt.ylabel('温度')# 添加图例plt.legend()# 添加网格线plt.grid(True)# 显示图表plt.show()
代码解读
这里我们通过 set_index()修改当前的 DataFrame,通过 for循环读取Excel的数据,并通过 plt.plot绘制图表。最好生成图表,下图为生成的图表内容。
Matplotlib本身默认是不支持中文的,因为Matplotlib的默认字体不包含中文字符。要在Matplotlib图表中显示中文信息,你需要指定一个支持中文的字体。这里我们之间使用Matplotlib的rcparams库进行引用中文并设置字体内容。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] # 设置字体为黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正确显示负号
增加完成后,查看图表内容,发现已经支持中文格式了。
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图表生成后,如果我们想要看数据的详细内容,可以点击放大镜,放到对应的位置上进行查看数据详情。
本文介绍了 如何使用Python读取Excel表格数据,并使用matplotlib库绘制各种图表。 通过一个实际示例,我们展示了读取数据、处理数据以及绘制图表的步骤。
您可以根据自己的需求或者领导的需求选择不同的图表类型,如柱状图、饼图等,并进行相应的调整。希望这篇文章能对您有所帮助!
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