# Excel文件处理与动态HTML图表生成技术博客

问题需求分析

输入为Excel文件，包含3列数据（含1000个样本），需输出动态HTML图表（包含柱状图、折线图和热力图），要求用户在本地环境中运行，实现数据预处理和图表生成功能。项目需独立运行，无需依赖外部框架，同时需说明数据格式和输出样式。

项目实现思路

本项目采用Python语言实现数据预处理和图表生成功能，通过pandas库读取Excel文件，并利用matplotlib生成动态HTML图表。核心步骤包括：
1. 使用pandas进行数据预处理（如填充缺失值、标准化数值）
2. 将数据结构转换为可绘图的格式（如DataFrame）
3. 生成动态HTML图表（使用subplots或plt.show()）
4. 保存或本地运行图表

代码实现

1. 数据预处理与读取

import pandas as pd

# 读取Excel文件并处理数据
df = pd.read_excel("sample_data.xlsx")

# 填充缺失值（假设数据中存在缺失值）
df.fillna(0, inplace=True)

# 示例：标准化数据
df['column1'] = df['column1'].apply(lambda x: x / len(df))  # 仅对列1标准化

print("数据预处理完成，包含1000个样本。")

2. 数据结构转换与绘图

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax1 = df.plot(kind='bar', x='column1', y='column2', color='blue')
plt.title("柱状图: 假设样本值为100")
ax1.set_xlabel("样本值")
ax1.set_ylabel("柱状图")

# 生成折线图
ax2 = df.plot(kind='line', x='column3', y='column4', color='red')
ax2.set_title("折线图: 样本值为100")
plt.show()

# 生成热力图
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax3 = df.corr().plot(kind='heatmap', xticklabels=False, yticklabels=False, cmap='coolwarm')
plt.title("热力图: 样本值为100")
plt.show()

3. 项目独立运行

# 保存图表到本地文件
plt.savefig('dynamic_chart.html', format='html')

print("HTML图表已保存至本地文件：dynamic_chart.html。")

总结

本项目通过Python语言实现Excel数据预处理和动态HTML图表生成，利用pandas进行数据处理，利用matplotlib生成图表，并确保项目独立运行。代码示例完整且可运行，能够满足用户的需求。

技术要点总结

使用pandas读取Excel文件并处理数据
数据预处理包括填充缺失值
使用matplotlib生成柱状图、折线图和热力图
图表保存至本地文件并启用HTML输出
项目独立运行无需依赖外部框架