用pandas画出Excel中的叠加水平柱状图，手把手教你搞定

大家好，我是楠少，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第12讲。

这一讲是介绍如何用Python代码给Excel画叠加水平柱状图的数据的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要更直观地显示数据，这在Excel中很好操作，只需要插入图表即可，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas和matplotlib库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现绘制excel叠加水平柱状图表然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现绘制excel叠加水平柱状图表并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

# 导入 pandas 模块并简称为 pd，pandas 是一个强大的数据分析工具

import pandas as pd

# 导入 matplotlib.pyplot 模块并简称为 plt，用于绘制图形

import matplotlib.pyplot as plt

# 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据

# 文件路径是 "C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\11叠加水平柱状图\example.xlsx"

# 这里的 r 是告诉 Python 这是一个原始字符串，避免路径中的反斜杠被误解为转义字符

example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\11叠加水平柱状图\程序员晚枫.xlsx")

# 计算一个新的列 "Total"，它是 "Oct"、"Nov" 和 "Dec" 三列的和

# 这样可以得到每个人在 10 月、11 月和 12 月的总行为次数

example["Total"] = example["Oct"] + example["Nov"] + example["Dec"]

# 按照 "Total" 列的值对数据进行排序，升序排列（默认是升序）

# inplace=True 表示直接在原数据上修改

example.sort_values(by="Total", inplace=True)

# 打印排序后的数据，方便查看

print(example)

# 使用 pandas 的 plot.barh 方法绘制水平柱状图

# x 参数指定 "Name" 列作为 x 轴标签（横轴）

# y 参数指定 ["Oct", "Nov", "Dec"] 列作为 y 轴的值（纵轴）

# stacked=True 表示将每个月的数据堆叠在一起，而不是并排放置

# title="User Behavior" 设置图形的标题为 "User Behavior"

example.plot.barh(x="Name", y=["Oct", "Nov", "Dec"], stacked=True, title="User Behavior")

# 调整图形的布局，使其更加紧凑，避免标签或标题被截断

plt.tight_layout()

# 显示图形

plt.show()

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第12讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，nanshaoshixiong，备注888。

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