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一、背景介绍

随着数据量的增长，实时展示数据变得越来越重要。本项目通过Python实现Excel文件读取与数据可视化功能，支持数据筛选、排序以及动态展示，满足独立运行需求。代码可直接运行在本地环境中，无需依赖第三方库或网络服务，适合开发者的中级水平。

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二、思路分析

1. 文件读取
   使用Python的pandas库读取Excel文件，支持读取多列数据，支持筛选、排序操作。
   代码示例中，使用read_excel读取文件后，通过query筛选数据，再通过sort_values进行排序，最后以表格形式展示到屏幕。

2. 数据展示
   使用matplotlib或tkinter库动态渲染数据表格，支持实时更新。

3. 代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tkinter as tk

def read_excel_file(file_path):
    """读取Excel文件并返回数据"""
    df = pd.read_excel(file_path)
    return df

def show_data(df, output_type='html'):
    """将数据渲染到屏幕"""
    if output_type == 'html':
        # 使用tkinter绘制表格
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        ax.plot(df['列名'], df['列值'])
        ax.set_title('数据展示')
        plt.show()
    elif output_type == 'file':
        # 保存到本地文件
        df.to_csv('output.csv', index=False)
    else:
        print("未找到支持的展示方式")

def main():
    """主函数，处理文件读取并展示"""
    file_path = 'C:/example.xlsx'
    df = read_excel_file(file_path)

    print("文件读取成功，数据如下：")
    print(df)

    # 示例筛选与排序
    df = df.query('列值 > 5')  # 筛选条件
    df = df.sort_values('列名', ascending=False)  # 排序

    # 显示数据
    show_data(df)

# 示例运行
if __name__ == "__main__":
    main()

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三、总结

本项目通过Python实现Excel文件读取与数据可视化功能，支持筛选、排序及动态展示，无需依赖第三方库或网络服务。代码可直接运行在本地环境，具备良好的可运行性和可扩展性，适合开发者的中级水平。

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四、技术亮点

1. 文件处理
   使用pandas库读取Excel文件，支持多列数据处理和动态更新。

2. 数据展示
   通过matplotlib或tkinter动态渲染数据，支持实时更新表格。

3. 独立运行
   程序可在本地运行，无需依赖外部服务，满足独立开发需求。

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通过上述实现，用户可轻松完成Excel文件的数据读取与可视化任务，具备良好的编程能力和学习价值。