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Python读取Excel数据并进行可视化分析

作者:小庄-Python办公

这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现读取Excel数据并进行可视化分析,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下

项目简介

本项目是一个完整的商品数据分析系统,能够读取Excel格式的商品数据,进行数据清洗、统计分析和可视化展示。项目包含了多种图表类型和交互式可视化功能,适用于电商、零售等行业的商品数据分析需求。

功能特性

数据处理功能

统计分析功能

可视化功能

静态图表:

交互式图表:

报告生成

项目结构

7-Python实现商品读取Excel进行可视化分析/
├── requirements.txt          # 项目依赖包
├── create_sample_data.py     # 示例数据生成脚本
├── product_analysis.py       # 主要分析脚本
├── 商品数据.xlsx             # 示例商品数据
├── README.md                 # 项目说明文档
├── 商品分析报告.md           # 生成的分析报告
├── 静态图表/                 # 生成的PNG格式图表
│   ├── 商品类别分布.png
│   ├── 价格销量关系.png
│   ├── 各类别平均价格.png
│   ├── 相关性热力图.png
│   ├── 各品牌销量对比.png
│   └── 评分分布.png
└── 交互式图表/               # 生成的HTML格式交互图表
    ├── 交互式价格销量图.html
    ├── 交互式类别销量图.html
    └── 交互式价格分布图.html

安装和使用

环境要求

Python 3.7+

Windows/macOS/Linux

安装步骤

克隆或下载项目

git clone <项目地址>
cd 7-Python实现商品读取Excel进行可视化分析

安装依赖包

pip install -r requirements.txt

生成示例数据(可选)

python create_sample_data.py

运行分析

python product_analysis.py

使用自己的数据

准备Excel文件,确保包含以下列:商品ID商品名称类别品牌价格销量库存评分上架日期成本利润利润率

修改 product_analysis.py 中的文件路径:

analyzer = ProductAnalyzer('你的数据文件.xlsx')

运行分析脚本

依赖包说明

包名版本用途
pandas>=1.5.0数据处理和分析
matplotlib>=3.6.0静态图表绘制
seaborn>=0.12.0统计图表美化
numpy>=1.24.0数值计算
openpyxl>=3.1.0Excel文件读写
xlrd>=2.0.0Excel文件读取
scipy>=1.10.0科学计算
plotly>=5.15.0交互式图表
jupyter>=1.0.0Jupyter Notebook支持

输出文件说明

静态图表(PNG格式)

交互式图表(HTML格式)

分析报告

商品分析报告.md:包含完整统计信息的Markdown报告

结果图

核心类和方法

ProductAnalyzer类

class ProductAnalyzer:
    def __init__(self, excel_file)          # 初始化分析器
    def load_data(self)                     # 读取Excel数据
    def data_cleaning(self)                 # 数据清洗
    def descriptive_statistics(self)        # 描述性统计
    def correlation_analysis(self)          # 相关性分析
    def create_visualizations(self)         # 创建静态图表
    def create_interactive_charts(self)     # 创建交互式图表
    def generate_report(self)               # 生成分析报告
    def run_complete_analysis(self)         # 运行完整分析流程

自定义和扩展

添加新的图表类型

在 create_visualizations() 方法中添加新的图表代码:

# 示例:添加新的图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 你的图表代码
plt.savefig('新图表.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

修改分析指标

在 descriptive_statistics() 方法中添加新的统计指标:

# 示例:添加新的统计指标
custom_stats = self.df.groupby('类别')['新字段'].agg(['mean', 'std'])
print(custom_stats)

常见问题

Q: 运行时出现中文显示问题

A: 确保系统安装了中文字体,或修改代码中的字体设置:

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei']

Q: Excel文件读取失败

A: 检查文件路径是否正确,确保Excel文件未被其他程序占用

Q: 图表不显示

A: 如果在服务器环境运行,可能需要设置matplotlib后端:

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

注意:本项目仅供学习和研究使用,请根据实际需求进行调整和优化。

到此这篇关于Python读取Excel数据并进行可视化分析的文章就介绍到这了,更多相关Python数据可视化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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