引言

日常工作中，经常需要处理多份 Excel 表格：比如合并销售数据、清洗重复的用户信息，最后生成可视化图表。手动操作不仅效率低，还容易出错。这篇文章分享一套 Python 自动化流程，用pandas和matplotlib搞定从数据清洗到可视化的全流程，附完整代码和避坑指南。

一、环境准备

需要安装的库：

pip install pandas openpyxl matplotlib  # openpyxl用于读取xlsx格式

避坑点：如果 Excel 是.xls格式，需额外安装xlrd==1.2.0（高版本不支持 xls）。

二、核心步骤（附代码）

1. 读取并合并多份 Excel 文件

假设文件夹data/下有 3 个销售数据文件（sale1.xlsx、sale2.xlsx、sale3.xlsx），结构相同（含 “日期”“产品”“销售额” 列）。

import pandas as pd
import os# 读取文件夹下所有Excel
file_dir = "data/"
all_data = []
for file in os.listdir(file_dir):if file.endswith(".xlsx"):df = pd.read_excel(os.path.join(file_dir, file))all_data.append(df)# 合并为一个DataFrame
merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
print(f"合并后共{len(merged_df)}行数据")

2. 清洗重复值

目标：删除 “产品 + 日期” 完全重复的行（避免重复统计）。

# 查看重复值数量
print(f"重复值行数：{merged_df.duplicated(subset=['产品', '日期']).sum()}")# 删除重复值（保留第一行）
cleaned_df = merged_df.drop_duplicates(subset=['产品', '日期'], keep='first')

3. 缺失值处理

如果 “销售额” 列有缺失，用该产品的平均值填充（比直接删除更合理）：

# 按“产品”分组，用组内平均值填充缺失值
cleaned_df['销售额'] = cleaned_df.groupby('产品')['销售额'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean())
)

4. 数据可视化（生成销量趋势图）

以 “产品 A” 为例，绘制月度销售额折线图：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置中文显示（避免乱码）
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"]# 筛选产品A的数据，按月份分组求和
product_a = cleaned_df[cleaned_df['产品'] == '产品A']
product_a['月份'] = product_a['日期'].dt.to_period('M')  # 提取月份
monthly_sales = product_a.groupby('月份')['销售额'].sum()# 绘图
monthly_sales.plot(kind='line', figsize=(10, 6))
plt.title('产品A月度销售额趋势')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额（元）')
plt.grid(alpha=0.3)
plt.savefig('sales_trend.png', dpi=300)  # 保存图片
plt.show()

三、完整代码总结

将上述步骤整合为一个函数，方便复用：

def process_excel(file_dir, target_product):# 1. 读取合并数据（代码同上）# 2. 清洗重复值（代码同上）# 3. 处理缺失值（代码同上）# 4. 可视化（代码同上）return cleaned_df  # 返回处理后的DataFrame# 调用示例
df = process_excel("data/", "产品A")