Python读取Excel绘制直方图的方法
投稿：mrr
这篇文章主要介绍了Python读取Excel绘制直方图,以下将详细介绍如何使用 Python 的 pyecharts、matplotlib 和 seaborn 三个库从 Excel 中读取数据并绘制直方图（Histogram）,需要的朋友可以参考下
以下将详细介绍如何使用 Python 的 pyecharts、matplotlib 和 seaborn 三个库从 Excel 中读取数据并绘制直方图（Histogram）。直方图用于展示数据分布，核心是统计不同区间的频数或频率。每个库的代码示例均包含核心类、函数和属性的详细说明。
1. 使用 pyecharts 绘制直方图
pyecharts 是基于 ECharts 的交互式可视化库，但需手动计算直方图的频数分布（因无内置直方图函数）。
代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
data = df["数值列"].tolist() # 假设数据列名为"数值列"
# 计算直方图的区间和频数
counts, bins = np.histogram(data, bins=10) # 分10个区间
x_labels = [f"{bins[i]:.1f}-{bins[i+1]:.1f}" for i in range(len(bins)-1)]
# 创建柱状图（模拟直方图）
bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_labels)
bar.add_yaxis("频数", counts.tolist())
# 配置全局选项
bar.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="数值分布直方图"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="区间"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="频数"),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()
)
# 渲染为HTML文件
bar.render("pyecharts_histogram.html")核心类与函数：
Bar(): 柱状图对象，用于模拟直方图。np.histogram(): 计算直方图频数和区间（bins指定区间数量）。add_xaxis()/add_yaxis(): 添加 X/Y 轴数据。set_global_opts(): 配置标题、坐标轴名称等。
2. 使用 matplotlib 绘制直方图
matplotlib 是基础绘图库，内置 hist() 函数直接绘制直方图。
代码示例：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
data = df["数值列"]
# 创建画布和坐标系
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 绘制直方图
ax.hist(
data,
bins=10, # 区间数量
color="skyblue", # 颜色
edgecolor="black", # 边框颜色
alpha=0.7, # 透明度
density=False # False显示频数，True显示频率
)
# 添加标题和标签
ax.set_title("数值分布直方图", fontsize=14)
ax.set_xlabel("数值范围", fontsize=12)
ax.set_ylabel("频数", fontsize=12)
ax.grid(axis="y", linestyle="--") # 显示横向网格线
# 显示图表
plt.tight_layout()
plt.savefig("matplotlib_histogram.png")
plt.show()核心函数与参数：
ax.hist(): 直方图绘制函数。bins: 区间数量或具体边界值（如bins=[0, 10, 20]）。color/edgecolor: 填充色和边框颜色。alpha: 透明度（0-1）。density: 是否显示频率（归一化）。
ax.set_title()/ax.set_xlabel()/ax.set_ylabel(): 标题和坐标轴标签。
3. 使用 seaborn 绘制直方图
seaborn 基于 matplotlib，提供更简洁的语法和统计功能（如核密度估计）。
代码示例：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
data = df["数值列"]
# 设置主题
sns.set_theme(style="whitegrid", font="SimHei") # 中文需指定字体
# 创建直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = sns.histplot(
data,
bins=10, # 区间数量
kde=True, # 显示核密度曲线
color="skyblue", # 颜色
edgecolor="black", # 边框颜色
stat="count" # 统计类型（默认count，可选"density"）
)
# 添加标题和标签
ax.set_title("数值分布直方图（带核密度估计）", fontsize=14)
ax.set_xlabel("数值范围", fontsize=12)
ax.set_ylabel("频数", fontsize=12)
# 显示图表
plt.tight_layout()
plt.savefig("seaborn_histogram.png")
plt.show()核心函数与参数：
sns.histplot(): 直方图绘制函数。kde: 是否显示核密度估计曲线（默认False）。stat: 统计类型（"count"频数，"density"频率，"percent"百分比）。bins/color/edgecolor: 同matplotlib。
sns.set_theme(): 设置主题样式（如whitegrid、darkgrid）。
对比总结
| 库 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
pyecharts | 需手动计算频数，生成交互式图表 | 需要网页嵌入或动态交互 |
matplotlib | 直接绘制，高度可定制 | 需要精细控制图表细节 |
seaborn | 语法简洁，支持核密度估计 | 快速生成统计图表 |
注意事项
- 数据预处理：确保 Excel 中的目标列是数值类型（非字符串）。
- 区间划分：调整
bins参数优化数据分布展示（如bins=20增加细节）。 - 交互性：
pyecharts适合生成 HTML 文件，而matplotlib/seaborn适合静态图片。
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