利用pandas读取Excel表格，用matplotlib.pyplot绘制直方图、折线图、饼图

数据：

折线图代码：

import  pandas  as pd
import  matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'SimHei\']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams[\'axes.unicode_minus\'] = False  # 用来正常显示负号

df = pd.read_excel(\'quanguojingji10nian.xls\')
x=df[\'指标\']
y1=df[\'国民总收入(亿元)\']
plt.plot(x,y1,label=\'国民总收入\')

plt.xlabel(\'年份\')
plt.ylabel(\'亿元\')
plt.title(\'国内生产总值\')
plt.legend()
plt.show()

结果：

直方图代码：

import  pandas  as pd
import  matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'SimHei\']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams[\'axes.unicode_minus\'] = False  # 用来正常显示负号
df = pd.read_excel(\'quanguojingji10nian.xls\')
x=df[\'指标\']
y1=df[\'国民总收入(亿元)\']

plt.bar(x, y1, label=\'国民总收入\')
plt.xlabel(\'年份\')
plt.ylabel(\'亿元\')
plt.legend()
plt.show()

结果：

饼图代码：

import  pandas  as pd
import  matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'SimHei\']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams[\'axes.unicode_minus\'] = False  # 用来正常显示负号
df = pd.read_excel(\'quanguojingji10nian.xls\')

labels=\'2018年\',\'2017年\',\'2016年\',\'2015年\',\'2014年\',\'2013年\',\'2012年\',\'2011年\',\'2010年\',\'2009年\'
x=df[\'国民总收入(亿元)\']
explode=(0.1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
plt.pie(x,labels=labels,explode=explode,startangle=60,autopct=\'%1.1f%%\')
plt.axis("equal")
plt.title(\'国民总收入\')
plt.show()

结果：

最后大家发现其实也应简单的；画啥样的图就是把函数换下就可以的；

当然，咱们也可以往函数里加一些参数，变得更直观，这个可以专门搜索这个函数，看看参数怎么加。