加密、解密小姐姐的100个PDF文档，1行代码搞定，网友：快男！

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大家好，这里是程序员晚枫，今天给大家更新一个PDF库的热门功能：1行代码，批量给PDF加密、解密

这个功能发布2年多了，随着库的更新出现了一些适配上的问题，导致用法有了改变。

今天给大家说一下最新的用法。

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1、上代码

下载Python自动化办公的专用库：python-office，下载命令如下。

使用下面的命令，直接更新到最新版

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pip install python-office popdf -U  -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

更新以后，直接运行下面的代码。

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# pip install python-office 一定要成功哦~
import office

# 单文件加密
office.pdf.encrypt4pdf(input_file=r'D:\程序员晚枫的文件夹\1.pdf',
output_file=r'D:\程序员晚枫的文件夹\2.pdf',
password='程序员晚枫的密码')

# 批量加密
office.pdf.encrypt4pdf(input_path=r'D:\程序员晚枫的文件夹\input_pdf',
output_path=r'D:\程序员晚枫的文件夹\output_pdf',
password='程序员晚枫的密码')

#单文件解密
office.pdf.decrypt4pdf(input_file=r'D:\程序员晚枫的文件夹\1.pdf',
output_file=r'D:\程序员晚枫的文件夹\2.pdf',
password='程序员晚枫的密码')
                      
                      
# 批量解密
office.pdf.decrypt4pdf(input_path=r'D:\程序员晚枫的文件夹\input_pdf',
output_path=r'D:\程序员晚枫的文件夹\output_pdf',
password='程序员晚枫的密码')

2、使用说明

这次更新，主要是参数上的改变：

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参数:
        password (str): PDF文件的加密密码
        input_file (str, optional): 输入的PDF文件名（包含路径）
        output_file (str, optional): 输出的加密PDF文件名（包含路径）
        input_path (str, optional): 输入文件的完整路径
        output_path (str, optional): 输出文件的完整路径

返回值:
        None: 该函数不返回任何值，直接生成加密后的PDF文件

需要注意的是，input_file和input_path参数，只能二选一，不能同时使用。同时使用的情况下，直接洗input_file参数。

进阶功能：有些朋友想根据文件名筛选pdf文档，或者更高阶的想通过正则来筛选。

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01-图片去水印

哈喽，大家好，今天开始学习我们的第一讲用Python代码给图片去除水印。

首先，还是老规矩，我们要确保自己电脑上已经成功安装了Python和pycharm，以及代码需要使用到的库python-office。

这里，我们只需要执行一行命令就可以成功安装python-office库，也就是pip install python-office.

如果你电脑的网速不好，那我推荐你用下面这个命令去执行一下，也就是给下载加上清华源，大家不用管命令什么意思，直接抄我的命令去执行就好。

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pip install python-office -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

好的，今天这一讲也很有意思，我们一起来看一下这个需求：现在我们有一张带水印的图片，我们该如何用Python代码来去除这个水印呢？

很简单哈，我们一起来看一下代码吧。

大家看不懂没关系哈，我一行一行地给你们解释你们就懂了。

第一行代码是导入我们需要使用的第三方库office。
第二行代码是最关键的代码，它实现了去除水印的需求，需要填写2个参数。

第一个参数是input_image，意思是你需要去除水印的图片的存储位置，记得把图片的名称也写进来；

第二个参数是output_image，意思是去除水印之后图片需要存储的路径位置。

这里提醒一下大家，在路径前面一定要加上一个小r，不加的话会报错。

好的，现在我们运行一下这个代码，怎么运行呢？

很简单，鼠标右键，找到这个三角形，点击就能运行了。

好的，运行成功，我们可以看到这个图片中的水印已经成功被去除了。

那这一讲就到这里，大家课后一定要对着代码敲一遍，加深一下印象，这样下次遇到这个转换的需求时就可以直接去用了。

行，如果你喜欢视频，可以点赞收藏转发，我们下一讲再见。

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import office

office.image.del_watermark(input_image=r'C:\Users\Administrator\Desktop\10讲python自动化办公\01-图片去水印\带水印的图片-测试.png',
                           output_image=r'C:\Users\Administrator\Desktop\10讲python自动化办公\01-图片去水印\del_water_mark.jpg')
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input_image：带有水印的图片的路径位置，记得带上图片的名称

output_image：去除水印后的图片需要存储的路径位置


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太意外了，我的CSDN账号被封杀了

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大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天我们不聊技术的事情，我们来聊一聊今天我刚收到的CSDN账号被封杀的消息。

说起来，挺意外的，因为昨天我还在更新gitcode这个网站和Python图书馆公众号的文章，所以就没来得及查看CSDN账号的问题。

直到今早上把网站和公众号更新好了之后，我去更新掘金社区和CSDN社区的时候，才发现CSDN上之前过审的60篇左右的文章全部变成了审核不通过的状态。

而且，发现这个问题的时候，我今天已经又在CSDN上更新了8篇文章。

起初，我以为是网站没刷新的原因，于是就去刷新，结果刷新完之后，网站提示我重新登录，结果我在手机上扫码，然后验证手机号的时候，突然就提醒我——“账号已经被封杀，请联系客服。”

526a7ab934473abbbbbc2ff227646480.jpg

说句实话，这已经是我第二次把一个平台搞封号了，上一次还是在微信公众号上，那个公众号是用我的身份证注册的，被永久封禁了，再也找不回来了。

哎，这次被封账号虽然内心没有多少波澜，但是心里还是有些些沮丧和意外的。

好吧，下面我就对更新CSDN社区的这一周多的时间的经验，进行一个复盘和总结，也希望内容能对你们有所启发，如果能让你们少踩平台的坑，那就更好了。

哎呀，到现在写这篇文章的时候我心里还是忍不住想吐槽，因为在更新账号时候我就和晚枫老师讨论过不过审的问题，并且他还告诉我CSDN就是用来发广告的，我现在真的一个大无语和无奈，看来每一个自媒体平台都不能乱搞呀。

好了，下面步入正题吧，本文的结构如下：

1， 为什么要更新CSDN账号？
2，复制黏贴markdown格式的内容为什么会过不了审核？
3，CSDN平台有哪些内容是过不了审核的？

01为什么要更新CSDN账号？

其实，之所以要更新CSDN账号是因为我们想要让AI和搜索引擎的爬取程序能抓到我们写的文章。

所以，我们大量的更新内容，并且在更新的内容中埋下大量的搜索关键词，为的就是如果有人对Python自动化办公有需求，他就能通过AI和搜索引擎搜索到我们。

是的，我们确实是为了获取新的流量，因为只有把流量导入到我们这个gitcode网站甚至是Python图书馆公众号上，我们的课程才能够更容易地卖出去。

而如果课程卖不出去，我们或者说是我自己就不能获得收入，那既然不能获得收入和回报，这件事情我想也没有必要去努力坚持下去了，是吧。

02复制黏贴markdown格式的内容为什么会过不了审核？

那么，我是怎么更新CSDN账号的呢？

其实说简单点，我就是直接复制和黏贴，对，也就是搬运，只不过我们的搬运是有排版模板在里面的。

而且，复制黏贴到CSDN账号的markdown编辑器中还需要对细节进行一些调整，所以这个工作不仅仅是累，没创意，而且一天搬运个几十篇也真的很枯燥了。

对了，如果你关注了Python图书馆这个公众号，你会发现最近一段时间，我们的排版都是用markdown语法来完成的，为此我还学了半个多小时的markdown语法。

我更新的流程是这样的，首先在gitcode网站上把文章写好，配上图片，做好markdown排版，然后复制到markdown nice中进行调整。

可以说，这样的复制黏贴已经做了CSDN平台的适配了，但是就是过不了审核，可能的原因只能说是触发了更严格的人工审核，如果是机器人审核的话这样的适配已经完全能够过审核了。

所以，下面我就对自己的更文经验做一个总结吧。

03CSDN平台有哪些内容是过不了审核的？

对于CSDN来说，我会在markdown nice中删掉文章开头的引流图片，而且连海报也没敢放。

即使放了其实也是放那种不带二维码的那种海报，可以说这都是我更新了10几篇内容之后发现的过审技巧，所以我真的已经很小心了。

但是，我还是踩雷了。

我估计之前能过审是因为纯靠机器人进行审核，然后后面更新的量大，有2天都更新了15篇内容，因此触发了CSDN社区的更文数量限制，然后才会触发更严格的人工审核，这才把账号给搞封杀了。

所以，这里我想告诉你们的是，如果你想在CSDN平台上发展，那一定要注意下面3点：

第一，一天更新的数量不要太多，可以写一些稿子在网站中存起来，然后慢慢地发出去。

第二，不要在文章中放个人微信或者其他联系方式。

第三，不要在文章中放引流的信息，图片跳转链接的那种也不行。

第四，不要在文章中放明显是广告的课程宣传海报的图片。

写在最后：

账号被封杀了之后，我跟晚枫老师沟通了一下，他说没事，账号被封这些都是小事。

是呀，自媒体的路还有很长，我不能被眼前暂时的困难和坎坷给吓到，还是要继续更新内容，而且还是要追求量大。

只不过有了这次教训之后，以后更文就要加倍小心了，正如晚枫老师常常对我说的，简单的错误不要重复犯，争取每天进步一点点。

加油，未来，干就完了！

以上，共勉！

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和晚枫老师合作的2个月，我很有压力

我在闲鱼上卖Python编程课程，终于出单了（附经验分享

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用pandas画出Excel中的叠加水平柱状图，手把手教你搞定

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大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第12讲。

这一讲是介绍如何用Python代码给Excel画叠加水平柱状图的数据的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要更直观地显示数据，这在Excel中很好操作，只需要插入图表即可，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas和matplotlib库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现绘制excel叠加水平柱状图表然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现绘制excel叠加水平柱状图表并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入 pandas 模块并简称为 pd，pandas 是一个强大的数据分析工具
import pandas as pd
# 导入 matplotlib.pyplot 模块并简称为 plt，用于绘制图形


import matplotlib.pyplot as plt

# 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据
# 文件路径是 "C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\11叠加水平柱状图\example.xlsx"
# 这里的 r 是告诉 Python 这是一个原始字符串，避免路径中的反斜杠被误解为转义字符


example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\11叠加水平柱状图\example.xlsx")

# 计算一个新的列 "Total"，它是 "Oct"、"Nov" 和 "Dec" 三列的和
# 这样可以得到每个人在 10 月、11 月和 12 月的总行为次数


example["Total"] = example["Oct"] + example["Nov"] + example["Dec"]

# 按照 "Total" 列的值对数据进行排序，升序排列（默认是升序）
# inplace=True 表示直接在原数据上修改


example.sort_values(by="Total", inplace=True)

# 打印排序后的数据，方便查看
print(example)

# 使用 pandas 的 plot.barh 方法绘制水平柱状图
# x 参数指定 "Name" 列作为 x 轴标签（横轴）
# y 参数指定 ["Oct", "Nov", "Dec"] 列作为 y 轴的值（纵轴）
# stacked=True 表示将每个月的数据堆叠在一起，而不是并排放置
# title="User Behavior" 设置图形的标题为 "User Behavior"


example.plot.barh(x="Name", y=["Oct", "Nov", "Dec"], stacked=True, title="User Behavior")

# 调整图形的布局，使其更加紧凑，避免标签或标题被截断
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第12讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

30讲python+excel数据分析海报跳转到付费文章.jpg

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

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[Pandas创建excel，1行代码就行](https://mp.weixin.qq.com/s/fC20OOTekhFP3IFT5W_-nA)

如何用Python读取Excel文件

如何用Python自动生成数据？

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用Python画趋势图，完美复现Excel的可视化功能

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大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第14讲。

这一讲是介绍如何用Python代码给Excel画趋势图的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要更直观地显示数据的变化趋势，这在Excel中很好操作，只需要插入图表即可，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas和matplotlib库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现绘制excel图表然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现绘制excel趋势图表并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入 pandas 模块并简称为 pd，pandas 是一个强大的数据分析工具


import pandas as pd
# 导入 matplotlib.pyplot 模块并简称为 plt，用于绘制图形


import matplotlib.pyplot as plt

# 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据
# 文件路径是 "C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\13折线趋势图，叠加区域图\example.xlsx"
# index_col="Week" 表示将 "Week" 列设置为数据框的索引列
# 索引列类似于表格的主键，用于唯一标识每一行


example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\13折线趋势图，叠加区域图\程序员晚枫.xlsx", index_col="Week")

# 打印读取的数据，方便查看数据结构和内容
print(example)

# 打印数据框的列名，方便查看有哪些列可供绘制图形
print(example.columns)

# 绘制堆叠柱状图
# 使用 pandas 的 plot.bar 方法绘制柱状图
# y 参数指定 ["Accessories", "Bikes", "Clothing", "Components"] 列作为 y 轴的值
# stacked=True 表示将这些列的值堆叠在一起，而不是并排放置
# 这样可以直观地看到每周的总销售额以及各品类的贡献


example.plot.bar(y=['Accessories', 'Bikes', 'Clothing', 'Components'], stacked=True)

# 设置图形的标题为 "Sales Weekly Trend"
# fontsize=16 设置标题的字体大小为 16，fontweight="bold" 设置标题字体为加粗


plt.title("Sales Weekly Trend", fontsize=16, fontweight="bold")

# 设置 y 轴的标签为 "Total"
# fontsize=12 设置标签的字体大小为 12，fontweight="bold" 设置标签字体为加粗


plt.ylabel("Total", fontsize=12, fontweight="bold")

# 设置 x 轴的刻度标签为数据框的索引（即 "Week" 列的值）
# fontsize=8 设置刻度标签的字体大小为 8


plt.xticks(example.index, fontsize=8)

# 显示绘制好的图形
plt.show()

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第14讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

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如何用Python读取Excel文件

如何用Python自动生成数据？

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Excel里的分组柱状图怎么画？Python代码搞定

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大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第11讲。

这一讲是介绍如何用Python代码画出Excel中的分组柱状图的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要更直观地显示数据，这在Excel中很好操作，只需要插入图表即可，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas和matplotlib库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现绘制excel分组柱状图然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现绘制excel图表并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入 pandas 模块并简称为 pd，pandas 是一个强大的数据分析工具
import pandas as pd
# 导入 matplotlib.pyplot 模块并简称为 plt，用于绘制图形


import matplotlib.pyplot as plt

# 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据
# 文件路径是 "C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\10分组柱图深度优化\example.xlsx"
# 这里的 r 是告诉 Python 这是一个原始字符串，避免路径中的反斜杠被误解为转义字符


example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\10分组柱图深度优化\程序员晚枫.xlsx")

# 对读取的数据按照 "2024Y" 列的值进行降序排序
# inplace=True 表示直接在原数据上修改，ascending=False 表示降序排序


example.sort_values(by="2024Y", inplace=True, ascending=False)

# 打印排序后的数据，方便查看
print(example)

# 使用 pandas 的 plot.bar 方法绘制柱状图
# x 参数指定 "Field" 列作为 x 轴标签
# y 参数指定 ["2023Y", "2024Y"] 列作为 y 轴的值
# color 参数分别指定 2023 年和 2024 年的柱子颜色为橙色和红色


example.plot.bar(x="Field", y=["2023Y", "2024Y"], color=["orange", "red"])

# 设置图形的标题为 "Students by Field"
# fontsize=15 设置字体大小为 15，fontweight="bold" 设置字体为加粗


plt.title("Students by Field", fontsize=15, fontweight="bold")

# 设置 x 轴的标签为 "Field"，并加粗
plt.xlabel("Field", fontweight="bold")

# 设置 y 轴的标签为 "Number"，并加粗
plt.ylabel("Number", fontweight="bold")

# 获取当前的图形坐标轴对象
ax = plt.gca()
# 设置 x 轴的标签旋转 45 度，水平对齐方式为右对齐
# 这样可以让标签更清晰地显示，避免重叠
ax.set_xticklabels(example["Field"], rotation=45, ha="right")

# 获取当前的图形对象
f = plt.gcf()
# 调整图形的布局，设置左侧和底部的空白区域
# left=0.2 和 bottom=0.4 分别表示左侧和底部留出 20% 和 40% 的空间
# 这样可以让图形的标签和标题有足够的空间显示
f.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.4)

# 显示图形
plt.show()

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第11讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

30讲python+excel数据分析海报跳转到付费文章.jpg

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

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如何用Python读取Excel文件

如何用Python自动生成数据？

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离谱！老板让我用Python给自己画饼？我用代码搞定了

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大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第13讲。

这一讲是介绍如何用Python代码给Excel画饼图的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要更直观地显示数据，这在Excel中很好操作，只需要插入图表即可，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas和matplotlib库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现绘制excel饼图图表然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现绘制excel图表并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入 pandas 模块并简称为 pd，pandas 是一个强大的数据分析工具
import pandas as pd
# 导入 matplotlib.pyplot 模块并简称为 plt，用于绘制图形


import matplotlib.pyplot as plt

# 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据
# 文件路径是 "C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\12饼图\example.xlsx"
# index_col="From" 表示将 "From" 列设置为数据框的索引列
# 索引列类似于表格的主键，用于唯一标识每一行


example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\12饼图\程序员晚枫.xlsx", index_col="From")

# 打印读取的数据，方便查看数据结构和内容
print(example)

# 使用 pandas 的 plot.pie 方法绘制饼图
# 选择 "2023" 列的数据作为饼图的输入
# fontsize=8 设置饼图标签的字体大小为 8
# counterclock=False 表示饼图的绘制方向是顺时针（默认是逆时针）
# startangle=-270 表示饼图的起始角度为 -270 度，这样可以让饼图的起始部分在顶部


example["2023"].plot.pie(fontsize=8, counterclock=False, startangle=-270)

# 设置图形的标题为 "Source of Students"
# fontsize=16 设置标题的字体大小为 16，fontweight="bold" 设置标题字体为加粗
plt.title("Source of Students", fontsize=16, fontweight="bold")

# 设置 y 轴的标签为 "2023"
# fontsize=12 设置标签的字体大小为 12，fontweight="bold" 设置标签字体为加粗
# 在饼图中，y 轴标签通常用于说明数据的来源或含义


plt.ylabel("2023", fontsize=12, fontweight="bold")

# 显示绘制好的饼图
plt.show()

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第13讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

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如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

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[Pandas创建excel，1行代码就行](https://mp.weixin.qq.com/s/fC20OOTekhFP3IFT5W_-nA)

如何用Python读取Excel文件

如何用Python自动生成数据？

—END—

丝滑一刻~

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如何使用pandas来绘制柱状图？

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大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第10讲。

这一讲是介绍如何用Python代码给Excel画图的数据的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要更直观地显示数据，这在Excel中很好操作，只需要插入图表即可，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas和matplotlib库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现绘制excel图表然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现绘制excel图表并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入pandas库，用于数据分析和操作
import pandas as pd
# 导入matplotlib.pyplot库，用于数据可视化（绘制图表）
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用pandas的read_excel函数读取一个Excel文件
# 文件路径是C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\09柱状图\example.xlsx
# 这里的路径是本地路径，你需要确保文件存在且路径正确
example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\09柱状图\example.xlsx")

# 对读取的数据按照"Number"列进行排序
# inplace=True表示在原数据上直接修改，不创建新的数据框
# ascending=False表示按照降序排序（从大到小）
example.sort_values(by="Number", inplace=True, ascending=False)

# 打印排序后的数据框内容，方便查看数据
print(example)

# 下面是绘制柱状图的代码
# 使用matplotlib的bar函数绘制柱状图
# x轴为"Field"列的值，y轴为"Number"列的值
# 柱子的颜色设置为紫色


plt.bar(example.Field, example.Number, color="purple")

# 设置x轴的刻度标签为"Field"列的值，并将标签旋转90度，避免标签重叠
plt.xticks(example.Field, rotation=90)

# 设置x轴的标签为"Field"
plt.xlabel("Field")

# 设置y轴的标签为"Number"
plt.ylabel("Number")

# 设置图表的标题为"Students by Filed"，并设置字体大小为15
plt.title("Students by Filed", fontsize=15)

# 调整布局，确保图表内容不被遮挡
plt.tight_layout()

# 显示绘制的图表
plt.show()

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

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OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第10讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

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如何用Python读取Excel文件

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丝滑一刻~

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：wfdev7