Day15:数据“美颜术”!用Python三行代码画出高大上图表

领导要看图表？Excel做图又慢又丑？Python让你一键生成专业级数据可视化！

一、先看这个真实场景

陈校长每次开行政会都要准备这些：

1. 近三年各年级成绩变化趋势（折线图）
2. 本学期各部门经费占比（饼图）
3. 各班级优秀率对比（柱状图）

以前他用Excel：

1. 选中数据 → 插入图表 → 选类型 ✓
2. 调整颜色、字体、坐标轴 ✓
3. 复制粘贴到PPT ✓
4. 发现数据更新了……全部重做！

三张图，折腾一上午！

二、Python的“美颜”魔法

今天教你用3行代码画出上面所有图表：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 1. 折线图：成绩变化趋势成绩趋势 = pd.DataFrame({'年份': [2021,2022,2023], '平均分': [85,88,92]})成绩趋势.plot(x='年份', y='平均分', kind='line', marker='o')plt.title('近三年全校平均分趋势')plt.show()# 2. 饼图：部门经费占比经费 = pd.DataFrame({'部门': ['教学', '科研', '行政'], '金额': [45,30,25]})经费.plot(x='部门', y='金额', kind='pie', autopct='%1.1f%%')plt.title('各部门经费占比')plt.show()# 3. 柱状图：班级优秀率对比优秀率 = pd.DataFrame({'班级': ['三(1)', '三(2)', '三(3)'], '优秀率': [45, 52, 38]})优秀率.plot(x='班级', y='优秀率', kind='bar', color='skyblue')plt.title('各班级优秀率对比')plt.ylabel('百分比 (%)')plt.show()

看懂了吗？

• .plot() 是pandas自带的绘图方法
• kind 参数指定图表类型：line折线、pie饼图、bar柱状
• plt.title() 添加标题
• plt.show() 显示图表

3种图表，9行代码，比Excel快10倍！

三、分解“魔法”：每步在干什么？

3.1 先安装必要的库（如果没装）

# 在命令行或终端运行：# pip install matplotlib pandas

3.2 基础折线图

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 准备数据数据 = pd.DataFrame({'月份': ['1月', '2月', '3月', '4月'],'访问量': [1200, 1350, 1400, 1580]})# 一行代码画折线图数据.plot(x='月份', y='访问量', kind='line', marker='o', color='red')plt.title('网站月度访问量趋势')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('访问量')plt.grid(True)  # 添加网格线plt.show()

参数解释：

• x：用作X轴的列名
• y：用作Y轴的列名
• kind='line'：折线图
• marker='o'：数据点用圆圈标记
• color：线条颜色
• plt.grid(True)：添加网格线，让图表更易读

3.3 柱状图

# 准备数据销售数据 = pd.DataFrame({'产品': ['A', 'B', 'C', 'D'],'销售额': [4500, 3800, 5200, 4100]})# 画柱状图销售数据.plot(x='产品', y='销售额', kind='bar', color=['blue', 'green', 'red', 'orange'])plt.title('各产品销售额对比')plt.xlabel('产品')plt.ylabel('销售额（元）')plt.xticks(rotation=0)  # X轴标签不旋转plt.show()# 水平柱状图（条形图）销售数据.plot(x='产品', y='销售额', kind='barh', color='skyblue')plt.title('各产品销售额对比（水平）')plt.show()

3.4 饼图

# 准备数据占比数据 = pd.DataFrame({'类别': ['教学', '科研', '行政', '后勤'],'金额': [45, 30, 15, 10]})# 画饼图（注意：饼图不需要x轴，直接用数据）占比数据.set_index('类别')['金额'].plot(kind='pie',                                        autopct='%1.1f%%',  # 显示百分比                                       startangle=90,       # 起始角度                                       shadow=True)         # 加阴影plt.title('各部门经费占比')plt.ylabel('')  # 隐藏y轴标签plt.show()

关键点：饼图需要把类别设为索引，再用单列数据绘图。

四、自己动手试试！

4.1 第一步：创建测试数据

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个班级成绩表班级成绩 = pd.DataFrame({'班级': ['三(1)', '三(2)', '三(3)', '三(4)'],'语文': [85, 82, 88, 79],'数学': [90, 85, 92, 84],'英语': [88, 80, 86, 82]})print("📋 班级成绩数据：")print(班级成绩)

4.2 第二步：画语文成绩柱状图

班级成绩.plot(x='班级', y='语文', kind='bar', color='orange')plt.title('各班级语文平均分')plt.ylabel('分数')plt.xticks(rotation=0)plt.show()

运行后你会看到一张漂亮的柱状图！

五、办公实战1：学生成绩趋势分析（折线图）

# 模拟某学生历次考试成绩小明成绩 = pd.DataFrame({'考试': ['月考1', '月考2', '期中', '月考3', '期末'],'语文': [78, 82, 85, 88, 92],'数学': [85, 88, 86, 90, 94],'英语': [80, 83, 87, 89, 91]})# 设置考试为索引，方便绘图小明成绩.set_index('考试', inplace=True)# 画折线图（一次画出所有科目）小明成绩.plot(kind='line', marker='o', linewidth=2)plt.title('小明本学期成绩变化趋势')plt.ylabel('分数')plt.grid(True)plt.legend(loc='lower right')  # 图例位置plt.show()# 保存图表plt.savefig('小明成绩趋势图.png', dpi=300, bbox_inches='tight')print("✅ 图表已保存：小明成绩趋势图.png")

知识点：

• set_index('考试')：把考试名称设为行索引，这样plot会自动把索引作为X轴
• 一次传入多列数据，会自动画多条线
• plt.legend()：显示图例
• plt.savefig()：保存图片

六、办公实战2：部门经费占比（饼图+美化）