### 使用Python读取两个Excel文件并绘制两条折线图 为了实现这一目标，可以按照如下方法操作： #### 导入所需库 首先需要导入`pandas`用于处理Excel文件中的数据以及`matplotlib.pyplot`用来绘制图形。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 加载Excel文件 接着定义函数加载两个不同的Excel文件，并从中提取特定列作为X轴和Y轴的数据源。这里假设每个Excel文件都有一列表示横坐标（如日期），以及其他几列表示纵坐标的数值（如同一天内的多个测量值）。通过指定sheet_name参数可以选择要读取的工作表名称或索引[^1]。 ```python def load_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', x_col='Date', y_cols=['Value']): df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) x_data = df[x_col].values y_datas = {col: df[col].values for col in y_cols} return x_data, y_datas ``` #### 绘制双折线图 之后编写一个函数接收来自上述加载过程得到的两组XY数据集，并在同一张图表上分别以不同颜色显示出来。设置合适的标题、标签和其他样式选项使图像更加清晰易懂[^2]。 ```python def plot_dual_line_chart(x1, y1_dict, x2, y2_dict, title='', label1='Dataset 1', label2='Dataset 2'): fig, ax = plt.subplots() # Plot first dataset with its own style and labels. for key, value in y1_dict.items(): ax.plot(x1, value, marker='o', linestyle='-', label=f'{label1} ({key})') # Plot second dataset similarly but distinguishable from the first one. for key, value in y2_dict.items(): ax.plot(x2, value, marker='s', linestyle='--', label=f'{label2} ({key})') ax.set_title(title) ax.legend() # Show legend to identify lines. plt.show() ``` 最后调用这两个辅助函数完成整个流程：先获取数据再绘图展示结果[^3]。 ```python if __name__ == "__main__": file_paths = ['path/to/first/excel.xlsx', 'path/to/second/excel.xlsx'] sheets = ['Data'] * len(file_paths) # Assuming all files have a "Data" sheet. columns_x = ['Timestamp'] * len(file_paths) columns_y = [['Temperature'], ['Humidity']] # Different Y-axis data per Excel. datasets = [] for i in range(len(file_paths)): x, ys = load_excel(file_paths[i], sheets[i], columns_x[i], columns_y[i]) datasets.append((x, ys)) plot_dual_line_chart(*datasets[0], *datasets[1], title="Comparison of Temperature & Humidity Over Time", label1="Location A", label2="Location B") ``` 此段代码展示了如何利用Pandas读取Excel文档的内容并通过Matplotlib将其可视化为两张重叠在一起的时间序列曲线图[^4]。