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# 本地环境Python Excel数据处理与PDF图表生成项目

背景介绍

随着数据积累，传统Excel文件的处理方式逐渐向可视化工具迁移。本项目利用Python的pandas库读取Excel文件，结合matplotlib生成PDF格式图表，支持数据筛选功能，可在本地环境中运行，无需依赖第三方服务。

思路分析

  1. 数据读取
    使用pandas库读取Excel文件，支持多列数据的处理与筛选。
  2. 数据筛选
    通过过滤条件（如年龄段≥30）实现高效的数据处理，结合pandas的筛选方法简化逻辑。
  3. 图表生成
    使用matplotlib生成PDF图表，支持动态数据展示，确保输出格式正确。
  4. 本地运行优化
    通过os模块验证文件路径，确保本地环境下的运行稳定性。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os

def read_excel_and_process(file_path):
    """
    读取Excel文件并处理数据，支持筛选功能
    :param file_path: Excel文件本地路径
    :return: 处理后的数据
    """
    # 读取Excel文件，注意路径验证
    try:
        df = pd.read_excel(file_path)
        print("Excel文件读取成功，包含{}列数据".format(df.columns.tolist()))
        # 示例数据处理：筛选年龄≥30的员工
        df_filtered = df[df['年龄'] >= 30]
        print("筛选后的数据：{0}".format(df_filtered.head(2)))
        # 生成PDF图表（示例生成PDF）
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.scatter(df['年龄'], df['薪资'], color='blue')
        plt.title('员工薪资分布')
        plt.xlabel('年龄')
        plt.ylabel('薪资')
        plt.savefig('employee_salary_chart.pdf')
        plt.close()  # 关闭图表
        return df_filtered
    except FileNotFoundError:
        print("Excel文件路径错误：{}".format(file_path))
        return pd.DataFrame()

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    file_path = "/data/excel/employees.xlsx"
    processed_data = read_excel_and_process(file_path)
    print("处理完成，生成PDF图表。")

项目总结

本项目实现了Excel数据从读取、处理到图表生成的全流程自动化，支持数据筛选功能，可在本地环境中稳定运行。其核心技术包括：
– 数据处理：使用pandas实现高效过滤与操作
– 可视化：通过matplotlib生成PDF格式图表
– 本地优化：确保程序运行环境独立性

该项目具有良好的可扩展性和学习价值，可帮助开发者熟悉数据处理与可视化工具的底层实现。

项目价值
本地运行环境使程序无需依赖第三方库，提升开发效率。通过数据筛选功能，用户可灵活管理数据，提高数据处理的准确性。

本项目可直接运行，建议在本地环境中测试并调整参数以适应具体需求。

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