读取数据透视表多列形态数据作图

2024-04-23 05:44

本文主要是介绍读取数据透视表多列形态数据作图,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

示例文件

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
today=str(datetime.date.today())filepath='/Users/kangyongqing/Documents/kangyq/202404/NPS评分/'
file1='05NPS信息匹配分析2024-04-22.xlsx'#从第三行开始读取列名,第一列作为索引
df1=pd.read_excel(filepath+file1,sheet_name='班型&年龄(季度)',header=0,index_col=0)
#缺失值填充,fillna(method='ffill'使用前一个值填充缺失值,fillna(method='bfill')使用后一个值填充缺失值
#新版本中直接使用ffill(),bfill(),老方法将报错
df1.loc['班型']=df1.loc['班型'].ffill()
df1.columns=df1.loc['班型',:]+df1.loc['年龄',:]
df1.index.name='季度'
df1.drop(index=['Qut','班型','年龄'],inplace=True)
print(df1.columns,df1.index)
print(df1.head(5))
print(df1.shape)df2=df1.iloc[:,6:]
x=df2.index
y=df2.valuesdf2=df1.iloc[1:,7:]
print(df2)import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.lineplot(df2)
plt.title('季度NPS班型&年龄评分')
plt.savefig(filepath+'08季度NPS班型&年龄评分趋势.png')#从第三行开始读取列名,第一列作为索引
df3=pd.read_excel(filepath+file1,sheet_name='班型&年龄(月)',header=0,index_col=0)
#缺失值填充,fillna(method='ffill'使用前一个值填充缺失值,fillna(method='bfill')使用后一个值填充缺失值
#新版本中直接使用ffill(),bfill(),老方法将报错
df3.loc['班型']=df3.loc['班型'].ffill()
df3.columns=df3.loc['班型',:]+df3.loc['年龄',:]
df3.index.name='月度'
df3.drop(index=['Mut','班型','年龄'],inplace=True)
print(df3.columns,df3.index)
print(df3.head(5))
print(df3.shape)df4=df3.iloc[1:,7:]
print(df4)import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.lineplot(df4)
#控制X坐标轴字体角度
plt.xticks(rotation=30)
plt.title('月度NPS班型&年龄评分')
plt.savefig(filepath+'09月度NPS班型&年龄评分趋势.png')

作图结果:

使用到的常用处理方法:

  1. #从第*行开始读取列名,第一列作为索引
    df1=pd.read_excel(filepath+file1,sheet_name='班型&年龄(季度)',header=0,index_col=0)
  2. #缺失值填充,fillna(method='ffill'使用前一个值填充缺失值,fillna(method='bfill')使用后一个值填充缺失值
    #新版本中直接使用ffill(),bfill(),老方法将报错
    df1.loc['班型']=df1.loc['班型'].ffill()
    df1.columns=df1.loc['班型',:]+df1.loc['年龄',:]
  3. 重命名索引,并删除多余的行数据
    df1.index.name='季度'
    df1.drop(index=['Qut','班型','年龄'],inplace=True)
  4. 横轴标签较多是,调整字体角度,使完全显示
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(10,6))
    sns.lineplot(df4)
    #控制X坐标轴字体角度
    plt.xticks(rotation=30)
    plt.title('月度NPS班型&年龄评分')

这篇关于读取数据透视表多列形态数据作图的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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