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一、说明介绍与机场推荐

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二，自用机场推荐

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三，节点列表和测试速度

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分割线

如何用 Python 分析 Excel 数据并生成可视化图表？

解答步骤：

安装库：

bash

pip install pandas openpyxl matplotlib seaborn

读取 Excel 数据：

python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# 读取文件

df = pd.read_excel(‘data.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)

# 查看数据概况

print(df.head())

print(df.info())

数据清洗（示例）：

python

# 处理缺失值

df = df.fillna(0) # 用0填充缺失值

# 筛选数据

filtered_df = df[df[‘销售额’] > 1000]

数据分析：

python

# 分组统计

group_data = df.groupby(‘地区’)[‘销售额’].sum()

print(group_data)

# 相关系数分析

corr = df[[‘销售额’, ‘广告投入’, ‘客户数量’]].corr()

print(corr)

生成可视化图表：

python

# 柱状图：各地区销售额对比

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.barplot(x=group_data.index, y=group_data.values)

plt.title(‘各地区销售额分布’)

plt.xticks(rotation=45)

plt.tight_layout()

# 折线图：销售额随时间变化

time_series = df.groupby(‘日期’)[‘销售额’].sum()

plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.plot(time_series.index, time_series.values)

plt.title(‘销售额时间趋势’)

plt.grid(True)

# 热力图：相关系数可视化

plt.figure(figsize=(8, 6))

sns.heatmap(corr, annot=True, cmap=’coolwarm’)

plt.title(‘数据相关性热力图’)

plt.show()

保存结果：

python

# 保存分析后的数据

filtered_df.to_excel(‘filtered_data.xlsx’, index=False)