### 创建Python脚本以读取Excel数据并绘制猪肉和牛肉价格走势图 以下是完整的 Python 实现方案，用于读取 Excel 数据并将猪肉和牛肉的价格走势在同一 figure 中通过子图展示。 #### 代码实现 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的数据 file_path = 'D:/肉类价格数据.xlsx' data = pd.read_excel(file_path) # 过滤特定时间段的数据（假设时间为列名） data = data[(data['时间'] >= '2024-01-01') & (data['时间'] <= '2024-12-31')] # 打印前几行数据以便验证 print(data.head()) # 将数据按时间排序 data_sorted = data.sort_values(by='时间') # 提取时间和价格数据 time_data = data_sorted['时间'] pork_price = data_sorted['猪肉价格'] beef_price = data_sorted['牛肉价格'] # 设置字体支持中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建一个新的Figure对象，并设置两个子图 fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(10, 8)) # 子图1：猪肉价格趋势 axes[0].plot(time_data, pork_price, color='blue', marker='o', linestyle='-', label='猪肉价格') axes[0].set_title('2024年猪肉价格走势') axes[0].set_xlabel('时间') axes[0].set_ylabel('价格 (元/公斤)') axes[0].legend(loc='upper left') axes[0].grid(True) # 子图2：牛肉价格趋势 axes[1].plot(time_data, beef_price, color='red', marker='s', linestyle='--', label='牛肉价格') axes[1].set_title('2024年牛肉价格走势') axes[1].set_xlabel('时间') axes[1].set_ylabel('价格 (元/公斤)') axes[1].legend(loc='upper left') axes[1].grid(True) # 调整布局以防止重叠 plt.tight_layout() # 显示图表 plt.show() ``` 上述代码实现了以下功能： - 使用 `pandas` 库加载 Excel 文件中的数据[^3]。 - 筛选出指定时间段内的记录，并按照时间字段进行排序。 - 借助 `matplotlib` 绘制两幅子图，分别表示猪肉和牛肉的价格变化趋势[^1]。 #### 注意事项 为了确保程序能够正常运行，请确认以下几点： 1. 安装必要的依赖库 (`pip install pandas matplotlib`)。 2. 验证 Excel 文件路径是否正确无误。 3. 如果涉及更多种类的商品价格分析，则可以通过扩展 DataFrame 的列数轻松调整逻辑。