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。