Excel 制作饼图、环形图与华夫饼图用蘑菇数据集完成比例可视化实战【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners这是微软 Data Science for Beginners 课程第 11 课比例可视化的 Excel 实战指南把课程配套的蘑菇数据集放进 Excel用数据透视表算出分组计数再亲手做出饼图、环形图和华夫饼图交付一张能对照课程评分标准自查的工作表。 作业到底要什么作业说明只有一句话任选一个数据集直接在 Excel 工作表里做出饼图Pie Chart、环形图Donut Chart和华夫饼图Waffle Chart三种图。评分标准很简单按工作表里图表的数量分三档档位交付要求优秀一张工作表包含全部三种图合格一张工作表包含两种图待改进一张工作表只有一种图所以本文的终点是一份同时装着三种图的工作簿。数据集选课程同款蘑菇数据8124 条记录、23 个字段全是文本方便和课程 Python 示例逐图对照。 数据进 Excel先看一眼原始表用 Excel 的数据 → 从文本/CSV导入 mushrooms.csv。每行是一朵蘑菇的完整档案和课程 README 里展示的前几行一致class,cap-shape,cap-surface,cap-color,...,population,habitat Poisonous,Convex,Smooth,Brown,...,Scattered,Urban Edible,Convex,Smooth,Yellow,...,Numerous,Grasses对本文来说真正有用的只有三列classEdible / Poisonous共 2 类、habitat7 种栖息地、cap-color9 种菌盖颜色。每张比例图都只吃分类名 个数这两列所以下一步的目标就是把这三组计数算出来。 用数据透视表得到分组计数比例图的数据底座就是分组计数grouped counts。在 Excel 里不需要写代码选中导入后的数据区域插入 → 数据透视表。把class拖进行把population任意一列都行拖进值汇总方式确认是计数——得到 Edible 4208、Poisonous 3916。把行字段换成habitat、再换成cap-color重复两次三张计数表就齐了。三组结果如下和课程参考 Notebook 的运行输出完全一致分组维度类别与计数classEdible 4208Poisonous 3916habitatGrasses 2148Leaves 832Meadows 292Paths 1144Urban 368Waste 192Wood 3148cap-colorBrown 2284Buff 168Cinnamon 44Green 1856Pink 144Purple 16Red 1500White 1040Yellow 1072把这三张小表并排放在工作表的不同区域后面三张图各取各的。 饼图两列数据变成一个圆饼图用扇形面积表达部分占整体的份额分类越少越好读2 到 5 类是舒适区。拿class那两行来试选中分类名 计数两列两行数据即可插入选项卡点饼图图标选第一个二维饼图。选中图表 →图表设计 → 添加图表元素 → 数据标签 → 百分比图上立刻出现 51.8% 和 48.2%。把图表标题改成Edible?和课程示例对齐。课程 Python 版特别提醒过标签顺序要和分组顺序一致否则颜色会张冠李戴。在 Excel 里这个问题天然消失数据标签默认按数据行顺序生成只要保持分类名、计数成对出现就行。 环形图给饼图挖个洞环形图Doughnut Chart就是中间挖空的饼图改用弧长传达占比分类多一点时比饼图更好读中心空洞还能放标题或总计数字。7 种栖息地正好适合选中habitat计数那两列插入 → 饼图图标右侧的下拉里选圆环图。选中圆环设置数据系列格式里有一项圆环图内径大小拖动滑块调整洞的直径。数据标签同样加百分比标题设为Mushroom Habitats。对照一下 Python 版的实现它并不是什么环形图专用接口而是画完饼图再叠一个半径 0.40 的白色圆把中间遮住——center_circle plt.Circle((0, 0), 0.40, fcwhite) # 半径0.40的白圆遮住中心Excel 里那个内径大小滑块作用就是这个半径。想复刻课程效果图把洞调到约四成的直径即可标签位置对应 Python 的pctdistance0.85在数据标签选项里微调。 华夫饼图用 100 个格子拼出来的比例图华夫饼图Waffle Chart把总量摊成一个二维方格阵列每个格子代表固定份额按分类填色数格子就能读出数量差。Excel 没有这种原生图表要用网格 填充色手工拼——这也是三种图里最费手的一份。算格子数。总量 8124用 10×10 网格时每个格子代表 1%。在辅助区域逐类计算ROUND(2284/8124*100, 0) Brown 约 28 格9 类算下来大约Brown 28、Buff 2、Cinnamon 1、Green 23、Pink 2、Purple 0、Red 19、White 13、Yellow 13。四舍五入后合计 101把 Yellow 手动改回 12 让总和恰好等于 100。铺格子。在空白处圈定 10 行 × 10 列的区域比如B2:K11当画布从左到右、从上到下连续填序号前 28 个格子填 1接着 2 个填 2再 1 个填 3……依次排完 9 类。按序号上色。选中画布开始 → 条件格式 → 新建规则选使用公式确定要设置格式的单元格每类一条规则公式形如B21再分别指定填充色1 号棕色、2 号 tan、3 号棕红、4 号绿色、5 号粉色、6 号紫色、7 号红色、8 号近白、9 号黄色。行高列宽统一成方形、隐藏网格线、去掉边框成品就出来了课程 Python 版用的是 100 行细网格rows100精度更高Excel 的 10×10 网格每格 1%呈现 9 类颜色差异已经足够清晰。想更精细就扩到 20×20每格 0.25%只是上色工作量翻倍。 对照评分标准自查评分分档已经放在开头这里只列交付前逐项过一遍的清单工作簿里同时有饼图、环形图、华夫饼图——三项齐即为优秀档三张图都来自同一份蘑菇数据集数值和透视表计数表完全一致饼图标签为百分比、环形图内径已调、华夫饼图格子填色与图例一一对应每张图有标题Edible?/Mushroom Habitats/ 菌盖颜色图例放给别人看时不需要解释三张图背后的完整 Python 流程仓库里有现成参考实现3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/solution/notebook.ipynb从读 CSV、分组计数到绘图一次跑通想核对数字时直接打开对照即可。课程还留了个可选挑战用微软研究院的拖拽式工具 Charticulator 重做这三张图它的官方教程用的正是这份蘑菇数据。【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Excel 制作饼图、环形图与华夫饼图用蘑菇数据集完成比例可视化实战【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners这是微软 Data Science for Beginners 课程第 11 课比例可视化的 Excel 实战指南把课程配套的蘑菇数据集放进 Excel用数据透视表算出分组计数再亲手做出饼图、环形图和华夫饼图交付一张能对照课程评分标准自查的工作表。 作业到底要什么作业说明只有一句话任选一个数据集直接在 Excel 工作表里做出饼图Pie Chart、环形图Donut Chart和华夫饼图Waffle Chart三种图。评分标准很简单按工作表里图表的数量分三档档位交付要求优秀一张工作表包含全部三种图合格一张工作表包含两种图待改进一张工作表只有一种图所以本文的终点是一份同时装着三种图的工作簿。数据集选课程同款蘑菇数据8124 条记录、23 个字段全是文本方便和课程 Python 示例逐图对照。 数据进 Excel先看一眼原始表用 Excel 的数据 → 从文本/CSV导入 mushrooms.csv。每行是一朵蘑菇的完整档案和课程 README 里展示的前几行一致class,cap-shape,cap-surface,cap-color,...,population,habitat Poisonous,Convex,Smooth,Brown,...,Scattered,Urban Edible,Convex,Smooth,Yellow,...,Numerous,Grasses对本文来说真正有用的只有三列classEdible / Poisonous共 2 类、habitat7 种栖息地、cap-color9 种菌盖颜色。每张比例图都只吃分类名 个数这两列所以下一步的目标就是把这三组计数算出来。 用数据透视表得到分组计数比例图的数据底座就是分组计数grouped counts。在 Excel 里不需要写代码选中导入后的数据区域插入 → 数据透视表。把class拖进行把population任意一列都行拖进值汇总方式确认是计数——得到 Edible 4208、Poisonous 3916。把行字段换成habitat、再换成cap-color重复两次三张计数表就齐了。三组结果如下和课程参考 Notebook 的运行输出完全一致分组维度类别与计数classEdible 4208Poisonous 3916habitatGrasses 2148Leaves 832Meadows 292Paths 1144Urban 368Waste 192Wood 3148cap-colorBrown 2284Buff 168Cinnamon 44Green 1856Pink 144Purple 16Red 1500White 1040Yellow 1072把这三张小表并排放在工作表的不同区域后面三张图各取各的。 饼图两列数据变成一个圆饼图用扇形面积表达部分占整体的份额分类越少越好读2 到 5 类是舒适区。拿class那两行来试选中分类名 计数两列两行数据即可插入选项卡点饼图图标选第一个二维饼图。选中图表 →图表设计 → 添加图表元素 → 数据标签 → 百分比图上立刻出现 51.8% 和 48.2%。把图表标题改成Edible?和课程示例对齐。课程 Python 版特别提醒过标签顺序要和分组顺序一致否则颜色会张冠李戴。在 Excel 里这个问题天然消失数据标签默认按数据行顺序生成只要保持分类名、计数成对出现就行。 环形图给饼图挖个洞环形图Doughnut Chart就是中间挖空的饼图改用弧长传达占比分类多一点时比饼图更好读中心空洞还能放标题或总计数字。7 种栖息地正好适合选中habitat计数那两列插入 → 饼图图标右侧的下拉里选圆环图。选中圆环设置数据系列格式里有一项圆环图内径大小拖动滑块调整洞的直径。数据标签同样加百分比标题设为Mushroom Habitats。对照一下 Python 版的实现它并不是什么环形图专用接口而是画完饼图再叠一个半径 0.40 的白色圆把中间遮住——center_circle plt.Circle((0, 0), 0.40, fcwhite) # 半径0.40的白圆遮住中心Excel 里那个内径大小滑块作用就是这个半径。想复刻课程效果图把洞调到约四成的直径即可标签位置对应 Python 的pctdistance0.85在数据标签选项里微调。 华夫饼图用 100 个格子拼出来的比例图华夫饼图Waffle Chart把总量摊成一个二维方格阵列每个格子代表固定份额按分类填色数格子就能读出数量差。Excel 没有这种原生图表要用网格 填充色手工拼——这也是三种图里最费手的一份。算格子数。总量 8124用 10×10 网格时每个格子代表 1%。在辅助区域逐类计算ROUND(2284/8124*100, 0) Brown 约 28 格9 类算下来大约Brown 28、Buff 2、Cinnamon 1、Green 23、Pink 2、Purple 0、Red 19、White 13、Yellow 13。四舍五入后合计 101把 Yellow 手动改回 12 让总和恰好等于 100。铺格子。在空白处圈定 10 行 × 10 列的区域比如B2:K11当画布从左到右、从上到下连续填序号前 28 个格子填 1接着 2 个填 2再 1 个填 3……依次排完 9 类。按序号上色。选中画布开始 → 条件格式 → 新建规则选使用公式确定要设置格式的单元格每类一条规则公式形如B21再分别指定填充色1 号棕色、2 号 tan、3 号棕红、4 号绿色、5 号粉色、6 号紫色、7 号红色、8 号近白、9 号黄色。行高列宽统一成方形、隐藏网格线、去掉边框成品就出来了课程 Python 版用的是 100 行细网格rows100精度更高Excel 的 10×10 网格每格 1%呈现 9 类颜色差异已经足够清晰。想更精细就扩到 20×20每格 0.25%只是上色工作量翻倍。 对照评分标准自查评分分档已经放在开头这里只列交付前逐项过一遍的清单工作簿里同时有饼图、环形图、华夫饼图——三项齐即为优秀档三张图都来自同一份蘑菇数据集数值和透视表计数表完全一致饼图标签为百分比、环形图内径已调、华夫饼图格子填色与图例一一对应每张图有标题Edible?/Mushroom Habitats/ 菌盖颜色图例放给别人看时不需要解释三张图背后的完整 Python 流程仓库里有现成参考实现3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/solution/notebook.ipynb从读 CSV、分组计数到绘图一次跑通想核对数字时直接打开对照即可。课程还留了个可选挑战用微软研究院的拖拽式工具 Charticulator 重做这三张图它的官方教程用的正是这份蘑菇数据。【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
