在数据分析和可视化中，excel是常用的数据处理工具之一。而python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的数据处理与可视化库，使得使用python来读取和处理excel数据成为可能。下面将详细介绍如何使用python3读取excel数据并绘制图表，以帮助读者更好地应用python进行数据分析和可视化。
步骤一：安装所需的库
首先，确保已经安装了python3以及相关的库。在读取excel数据和绘制图表这个任务中，我们需要使用到以下几个库：
1.pandas：用于处理数据，读取excel文件到dataframe对象；
2.matplotlib：用于数据可视化，绘制各类图表。
可以通过以下命令来安装这些库：
```
pipinstallpandasmatplotlib
```
步骤二：导入所需的库
在python代码中，我们需要先导入所需的库，以便后续的数据处理和绘图操作。在代码开头，添加以下语句：
```python
importpandasaspd
importasplt
```
步骤三：读取excel数据
使用pandas库的`read_excel()`函数可以读取excel文件并将其转换为dataframe对象。例如，我们有一个名为"data.xlsx"的excel文件，其中包含了需要处理的数据。可以使用以下代码读取该文件：
```python
data_excel('data.xlsx')
```
步骤四：数据处理与分析
读取excel数据后，可以根据实际需求进行数据处理和分析。pandas库提供了丰富的功能，使得数据的处理更加灵活和高效。例如，可以对数据进行排序、过滤、聚合等操作，以获取所需的统计结果。
步骤五：绘制图表
在数据处理和分析完成后，可以使用matplotlib库绘制各类图表，帮助我们更直观地理解数据和呈现分析结果。matplotlib库提供了多种图表类型的函数，包括折线图、柱状图、饼图等。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用python3读取excel数据并绘制折线图：
```python
#绘制折线图
(data['日期'],data['销售额'])
plt.title('销售额趋势图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')
()
```
在这段示例代码中，我们使用`plot()`函数绘制了一个折线图，并设置了标题、横轴和纵轴的标签。最后通过`show()`函数显示图表。
步骤六：保存图表
如果需要将绘制的图表保存为图片文件，可以使用`savefig()`函数。例如，要将上述的折线图保存为名为"sales_"的图片文件，可以添加以下代码：
```python
('sales_')
```
注意：`savefig()`函数应该在`show()`函数之前调用，否则可能保存不到完整的图表。
总结：
本文介绍了使用python3读取excel数据并绘制图表的步骤及相应的示例代码。通过pandas库读取excel数据，并利用matplotlib库进行数据可视化，可以更方便地进行数据分析和呈现分析结果。读者可以根据实际需求，灵活运用这些技巧进行数据处理和可视化应用。
