本文给大家介绍的是如何使用python根据excel表格数据绘制不同的图表的方法，非常的详细，有相同需求的小伙伴可以参考下
本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上。但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。并在文章的最后给出了自定义字体和图表配色的对应表。
准备工作
import numpy as np
import pandas as pd
#导入图表库以进行图表绘制
import matplotlib.pyplot as plt
loandata=pd.dataframe(pd.read_excel(‘loan_data.xlsx’))
折线图
#设置日期字段issue_d为loandata数据表索引字段
loandata = loandata.set_index(‘issue_d’)
#按月对贷款金额loan_amnt求均值，以0填充空值
loan_plot=loandata[‘loan_amnt’].resample(‘m’).fillna(0)
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#创建一个一维数组赋值给a
a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
#创建折线图，数据源为按月贷款均值，标记点，标记线样式，线条宽度，标记点颜色和透明度
plt.plot(loan_plot,’g^’,loan_plot,’g-‘,color=’#99cc01′,linewidth=3,markeredgewidth=3,markeredgecolor=’#99cc01’,alpha=0.8)
#添加x轴标签
plt.xlabel(‘月份’)
#添加y周标签
plt.ylabel(‘贷款金额’)
#添加图表标题
plt.title(‘分月贷款金额分布’)
#添加图表网格线，设置网格线颜色，线形，宽度和透明度
plt.grid( color=’#95a5a6′,line, linewidth=1 ,axis=’y’,alpha=0.4)
#设置数据分类名称
plt.xticks(a, (‘1月’,’2月’,’3月’,’4月’,’5月’,’6月’,’7月’,’8月’,’9月’,’10月’,’11月’,’12月’) )
#输出图表
plt.show()
柱状图
#按用户等级grade字段对贷款金额进行求和汇总
loan_grade=loandata.groupby(‘grade’)[‘loan_amnt’].agg(sum)
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#创建一个一维数组赋值给a
a=np.array([1,2,3,4,5,6])
#创建柱状图，数据源为按用户等级汇总的贷款金额，设置颜色，透明度和外边框颜色
plt.bar([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color=’#99cc01′,alpha=0.8,align=’center’,edgecolor=’white’)
#设置x轴标签
plt.xlabel(‘用户等级’)
#设置y周标签
plt.ylabel(‘贷款金额’)
#设置图表标题
plt.title(‘不同用户等级的贷款金额分布’)
#设置图例的文字和在图表中的位置
plt.legend([‘贷款金额’], loc=’upper right’)
#设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
plt.grid(color=’#95a5a6′,line, linewidth=1,axis=’y’,alpha=0.4)
#设置数据分类名称
plt.xticks(a,(‘a级’,’b级’,’c级’,’d级’,’e级’,’f级’))
#显示图表
plt.show()
条形图
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#创建一个一维数组赋值给a
a=np.array([1,2,3,4,5,6])
#创建条形图，数据源为分等级贷款金额汇总，设置颜色，透明度和图表边框
plt.barh([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color=’#99cc01′,alpha=0.8,align=’center’,edgecolor=’white’)
#添加x轴标题
plt.xlabel(‘贷款金额’)
#添加y轴标题
plt.ylabel(‘用户等级’)
#添加图表标题
plt.title(‘不同用户等级的贷款金额分布’)
#添加图例，并设置在图表中的显示位置
plt.legend([‘贷款金额’], loc=’upper right’)
#设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
plt.grid(color=’#95a5a6′,line, linewidth=1,axis=’y’,alpha=0.4)
#设置数据分类名称
plt.yticks(a,(‘a级’,’b级’,’c级’,’d级’,’e级’,’f级’))
#显示图表
plt.show()
饼图
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#设置饼图中每个数据分类的颜色
colors = [“#99cc01″,”#ffff01″,”#0000fe”,”#fe0000″,”#a6a6a6″,”#d9e021″]
#设置饼图中每个数据分类的名称
name=[‘a级’, ‘b级’, ‘c级’, ‘d级’, ‘e级’,’f级’]
#创建饼图，设置分类标签，颜色和图表起始位置等
plt.pie(loan_grade,labels=name,colors=colors,explode=(0, 0, 0.15, 0, 0, 0),startangle=60,autopct=’%1.1f%%’)
#添加图表标题
plt.title(‘不同用户等级的贷款金额占比’)
#添加图例，并设置显示位置
plt.legend([‘a级’,’b级’,’c级’,’d级’,’e级’,’f级’], loc=’upper left’)
#显示图表
plt.show()
散点图
#按月汇总贷款金额，以0填充空值
loan_x=loandata[‘loan_amnt’].resample(‘m’,how=sum).fillna(0)
#按月汇总利息金额，以0填充空值
loan_y=loandata[‘total_rec_int’].resample(‘m’,how=sum).fillna(0)
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#创建散点图，贷款金额为x，利息金额为y，设置颜色，标记点样式和透明度等
plt.scatter(loan_x,loan_y,60,color=’white’,marker=’o’,edgecolors=’#0d8ecf’,linewidth=3,alpha=0.8)
#添加x轴标题
plt.xlabel(‘贷款金额’)
#添加y轴标题
plt.ylabel(‘利息收入’)
#添加图表标题
plt.title(‘贷款金额与利息收入’)
#设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
plt.grid(color=’#95a5a6′,line, linewidth=1,axis=’both’,alpha=0.4)
#显示图表
plt.show()
气泡图
#按月汇总贷款金额及利息
loan_x=loandata[‘loan_amnt’].resample(‘m’,how=sum).fillna(0)
loan_y=loandata[‘total_rec_int’].resample(‘m’,how=sum).fillna(0)
loan_z=loandata[‘total_rec_int’].resample(‘m’,how=sum).fillna(0)
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#设置气泡图颜色
colors = [“#99cc01″,”#ffff01″,”#0000fe”,”#fe0000″,”#a6a6a6″,”#d9e021″,’#fff16e’,’#0d8ecf’,’#fa4d3d’,’#d2d2d2′,’#ffde45′,’#9b59b6′]
#创建气泡图贷款金额为x，利息金额为y，同时设置利息金额为气泡大小，并设置颜色透明度等。
plt.scatter(loan_x,loan_y,s=loan_z,color=colors,alpha=0.6)
#添加x轴标题
plt.xlabel(‘贷款金额’)
#添加y轴标题
plt.ylabel(‘利息收入’)
#添加图表标题
plt.title(‘贷款金额与利息收入’)
#设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
plt.grid(color=’#95a5a6′,line, linewidth=1,axis=’both’,alpha=0.4)
#显示图表
plt.show()
箱线图
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#创建箱线图，数据源为贷款来源，设置横向显示
plt.boxplot(loandata[‘loan_amnt’],1,’rs’,vert=false)
#添加x轴标题
plt.xlabel(‘贷款金额’)
#添加图表标题
plt.title(‘贷款金额分布’)
#设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
plt.grid(color=’#95a5a6′,line, linewidth=1,axis=’both’,alpha=0.4)
#显示图表
plt.show()
直方图
#图表字体为华文细黑，字号为15
plt.rc(‘font’, family=’stxihei’, size=15)
#创建直方图，数据源为贷款金额，将数据分为8等份显示，设置颜色和显示方式，透明度等
plt.hist(loandata[‘loan_amnt’],8,normed=1, histtype=’stepfilled’,facecolor=’#99cc01′, rwidth=0.9,alpha=0.6,edgecolor=’white’)
#添加x轴标题
plt.xlabel(‘贷款金额’)
#添加y轴标题
plt.ylabel(‘概率’)
#添加图表标题
plt.title(‘贷款金额概率密度’)
#设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度
plt.grid(color=’#95a5a6′,line, linewidth=1,axis=’y’,alpha=0.4)
#显示图表
plt.show()
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