指定行列資料的讀取
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib。pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl。rcParams［‘font。sans-serif’］=［‘SimHei’］ #解決圖表不能顯示中文問題
mpl。rcParams［‘axes。unicode_minus’］=False #解決負號不能正常顯示問題
pd。options。display。max_columns=999#顯示全部列
f=pd。read_excel（“E：/資料/2020年3月/響。xlsx”）
#print（f。describe（））
#print（f。head（5））
#按公司名稱統計平均值
#data=f［［“日期”，“公司名稱”，“時長”］］［（f［“日期”］==“2020-03-07”）］。groupby（f。公司名稱）。mean（）
#d2=f［［“日期”，“公司名稱”，“時長”］］［f［“公司名稱”］==“****公司”］。groupby（f。日期）。mean（）
list=［“****公司”］#提取指定列中欄位資料
#d2=f［［“日期”，“公司名稱”，“時長”］］［f［“公司名稱”］。isin（list）］。groupby（f。日期）。mean（）
#將要提取的列，放入列表中
column=［“日期”，“公司名稱”，“時長”］
d4=f［column］［f［“公司名稱”］。isin（list）］。groupby（f。日期）。mean（）
print（d4。tail（10））#顯示末尾幾行
#d4。plot。line（y=“時長”）
#plt。show（）
#list=［“西安***公司”，“杭州***公司”］
#d3=f［［“日期”，“外部公司名稱”，“時長”］］［f［“公司名稱”］。isin（list）］。mean（）
#print（d3。tail（10））
#d4=f［f［“公司名稱”］。isin（list）］。mean（）
#print（d4。tail（20））
#print（data。head（10））
‘’‘
按日期稱統計平均值
#data=f［［“日期”，“接起量”］］。groupby（f。日期）。mean（）
’‘’
#s=f。iloc［：，1：14］#按索引［行，列］序號讀取
#s=f。columns［1］
#檢視所有欄位
#field = f。columns。tolist（）
#print（field）
#根據列名，列印某一列資料
#print（f［‘員工唯一姓名’］）
#列印［10-20）行資料
#f（f［10：20］）
#只顯示第四行
#print（f。loc［4］）
#列印多個列資料，需要雙層［［］］
#data=f［［“日期”，“姓名”，“接起量”］］
#print（data。head（5））
#檢視基礎資料
#mean = 均值
#std = 方差
#print（data。describe（））#只針對數值型
#（）中沒有任何引數時，會預設只統計數值型別的欄位內容 等同於 data。describe（include = np。object［np。number］）
#顯示字串的統計計數
#print（data。describe（include=［np。object］））
#count = 出現的次數
#unique = 不同數量
#top = 出現頻率最高的欄位……
#出現頻率
#data。plot。line（y=“接起量”）
#plt。show（）
‘’‘
#方法一
#x=f。自然日
#y=f。呼入量
#plt。plot（x，y）
#方法二
f。plot。line（x=“自然日”，y=［“接起量”，“呼入量”］）#
f。plot。line（x=“自然日”，y=“呼入量”）
plt。title（“呼入量趨勢圖”）
plt。xlabel（“日期”）
plt。ylabel（“呼入量”）
plt。grid（True）#增加網格線
x=range（len（f。自然日））
#x=f。自然日#錯誤
#y=f。呼入量
y=f。滿意度
#顯示範圍
#plt。xlim（1996， 2016）
#plt。ylim（0， 8*10**10）
#標籤顯示
#for a，b in zip（x，y）：
#plt。text（a，b+0。3，str（b））
#plt。text（a，b+0。3，’%1。1fW‘%（b/10000））
plt。show（）
’‘’
