背景介绍

随着数据可视化需求的增加，如何高效处理Excel数据并生成图表成为现代开发者的重要技能。本项目通过Python实现Excel文件读取和动态生成两个分类可视化图表，既能满足基础数据处理需求，又能展示数据处理和可视化功能的核心能力。

思路分析

本项目的核心在于数据读取与可视化处理的结合。具体实现如下：

1. 数据读取：使用pandas读取Excel文件，确保数据类型统一，避免因分类数据类型不一致导致的错误。
2. 可视化生成：根据输入的分类数据生成两个分类的柱状图和热力图，确保标签清晰且颜色符合可视化需求。
3. 输出格式：输出结果包括两个分类的柱状图和热力图，支持本地运行，适合小型项目开发。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def read_excel_and_generate_chart(file_path, categories):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 可选处理：将分类数据转换为数值类型
    df['category'] = categories

    # 生成柱状图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(df['category'], df['value'], label='category1')  # 示例：category1对应数值1，category2对应数值2
    plt.title("分类数据可视化")
    plt.xlabel("分类")
    plt.ylabel("数值")
    plt.legend()
    plt.show()

    # 生成热力图
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    plt.imshow(df[['value1', 'value2']].values, cmap='viridis', aspect='auto')
    plt.colorbar()
    plt.title("数据分布热力图")
    plt.xlabel("分类")
    plt.ylabel("数值")
    plt.show()

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    file_path = "data.xlsx"
    categories = ['A', 'B', 'C']
    read_excel_and_generate_chart(file_path, categories)

总结

本项目通过Python实现了Excel数据的读取与可视化处理，展示了数据处理与可视化技能的应用。在实现过程中，学习到了pandas的使用方法和matplotlib的可视化功能。项目可运行在本地环境中，适合中小型项目的开发需求，同时具备良好的可读性和可扩展性。该项目的学习价值在于培养了数据处理能力和可视化思维，适合对Python编程感兴趣的开发者学习。