Python讀取Excel數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化分析
項目簡介
本項目是一個完整的商品數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),能夠讀取Excel格式的商品數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析和可視化展示。項目包含了多種圖表類型和交互式可視化功能,適用于電商、零售等行業(yè)的商品數(shù)據(jù)分析需求。
功能特性
數(shù)據(jù)處理功能
- Excel文件讀取和解析
- 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
- 缺失值和異常值檢測
- 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和格式化
統(tǒng)計分析功能
- 描述性統(tǒng)計分析
- 相關(guān)性分析
- 分類變量統(tǒng)計
- 數(shù)值變量分布分析
可視化功能
靜態(tài)圖表:
- 柱狀圖(商品類別分布、平均價格對比)
- 餅圖(類別占比)
- 散點(diǎn)圖(價格與銷量關(guān)系)
- 熱力圖(變量相關(guān)性)
- 水平柱狀圖(品牌銷量對比)
- 直方圖(評分分布)
交互式圖表:
- 交互式散點(diǎn)圖(支持縮放、篩選)
- 交互式柱狀圖(動態(tài)數(shù)據(jù)展示)
- 交互式箱線圖(價格分布分析)
報告生成
- 自動生成Markdown格式分析報告
- 包含基本統(tǒng)計信息和類別分析
- 支持自定義報告內(nèi)容
項目結(jié)構(gòu)
7-Python實(shí)現(xiàn)商品讀取Excel進(jìn)行可視化分析/
├── requirements.txt # 項目依賴包
├── create_sample_data.py # 示例數(shù)據(jù)生成腳本
├── product_analysis.py # 主要分析腳本
├── 商品數(shù)據(jù).xlsx # 示例商品數(shù)據(jù)
├── README.md # 項目說明文檔
├── 商品分析報告.md # 生成的分析報告
├── 靜態(tài)圖表/ # 生成的PNG格式圖表
│ ├── 商品類別分布.png
│ ├── 價格銷量關(guān)系.png
│ ├── 各類別平均價格.png
│ ├── 相關(guān)性熱力圖.png
│ ├── 各品牌銷量對比.png
│ └── 評分分布.png
└── 交互式圖表/ # 生成的HTML格式交互圖表
├── 交互式價格銷量圖.html
├── 交互式類別銷量圖.html
└── 交互式價格分布圖.html
安裝和使用
環(huán)境要求
Python 3.7+
Windows/macOS/Linux
安裝步驟
克隆或下載項目
git clone <項目地址> cd 7-Python實(shí)現(xiàn)商品讀取Excel進(jìn)行可視化分析
安裝依賴包
pip install -r requirements.txt
生成示例數(shù)據(jù)(可選)
python create_sample_data.py
運(yùn)行分析
python product_analysis.py
使用自己的數(shù)據(jù)
準(zhǔn)備Excel文件,確保包含以下列:商品ID商品名稱類別品牌價格銷量庫存評分上架日期成本利潤利潤率
修改 product_analysis.py 中的文件路徑:
analyzer = ProductAnalyzer('你的數(shù)據(jù)文件.xlsx')
運(yùn)行分析腳本
依賴包說明
| 包名 | 版本 | 用途 |
|---|---|---|
| pandas | >=1.5.0 | 數(shù)據(jù)處理和分析 |
| matplotlib | >=3.6.0 | 靜態(tài)圖表繪制 |
| seaborn | >=0.12.0 | 統(tǒng)計圖表美化 |
| numpy | >=1.24.0 | 數(shù)值計算 |
| openpyxl | >=3.1.0 | Excel文件讀寫 |
| xlrd | >=2.0.0 | Excel文件讀取 |
| scipy | >=1.10.0 | 科學(xué)計算 |
| plotly | >=5.15.0 | 交互式圖表 |
| jupyter | >=1.0.0 | Jupyter Notebook支持 |
輸出文件說明
靜態(tài)圖表(PNG格式)
- 商品類別分布.png:展示各類別商品數(shù)量和占比
- 價格銷量關(guān)系.png:分析價格與銷量的相關(guān)性
- 各類別平均價格.png:對比不同類別的平均價格
- 相關(guān)性熱力圖.png:顯示數(shù)值變量間的相關(guān)系數(shù)
- 各品牌銷量對比.png:比較各品牌的總銷量
- 評分分布.png:展示商品評分的分布情況
交互式圖表(HTML格式)
- 交互式價格銷量圖.html:可交互的價格銷量散點(diǎn)圖
- 交互式類別銷量圖.html:可交互的類別銷量柱狀圖
- 交互式價格分布圖.html:可交互的價格分布箱線圖
分析報告
商品分析報告.md:包含完整統(tǒng)計信息的Markdown報告
結(jié)果圖



核心類和方法
ProductAnalyzer類
class ProductAnalyzer:
def __init__(self, excel_file) # 初始化分析器
def load_data(self) # 讀取Excel數(shù)據(jù)
def data_cleaning(self) # 數(shù)據(jù)清洗
def descriptive_statistics(self) # 描述性統(tǒng)計
def correlation_analysis(self) # 相關(guān)性分析
def create_visualizations(self) # 創(chuàng)建靜態(tài)圖表
def create_interactive_charts(self) # 創(chuàng)建交互式圖表
def generate_report(self) # 生成分析報告
def run_complete_analysis(self) # 運(yùn)行完整分析流程
自定義和擴(kuò)展
添加新的圖表類型
在 create_visualizations() 方法中添加新的圖表代碼:
# 示例:添加新的圖表
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 你的圖表代碼
plt.savefig('新圖表.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
修改分析指標(biāo)
在 descriptive_statistics() 方法中添加新的統(tǒng)計指標(biāo):
# 示例:添加新的統(tǒng)計指標(biāo)
custom_stats = self.df.groupby('類別')['新字段'].agg(['mean', 'std'])
print(custom_stats)
常見問題
Q: 運(yùn)行時出現(xiàn)中文顯示問題
A: 確保系統(tǒng)安裝了中文字體,或修改代碼中的字體設(shè)置:
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei']
Q: Excel文件讀取失敗
A: 檢查文件路徑是否正確,確保Excel文件未被其他程序占用
Q: 圖表不顯示
A: 如果在服務(wù)器環(huán)境運(yùn)行,可能需要設(shè)置matplotlib后端:
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
注意:本項目僅供學(xué)習(xí)和研究使用,請根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
到此這篇關(guān)于Python讀取Excel數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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