excel直方圖為什么沒有圖標？1、可能是由于打開了“圖片框”視圖選項。如果選中了該選項，當打開包含圖片的文檔時，將以輪廓代替圖片來加快滾動速度。若要顯示圖片，請單擊“工具”菜單上的“選項”，單擊“視

excel直方圖為什么沒有圖標？

1、可能是由于打開了“圖片框”視圖選項。如果選中了該選項，當打開包含圖片的文檔時，將以輪廓代替圖片來加快滾動速度。若要顯示圖片，請單擊“工具”菜單上的“選項”，單擊“視圖”選項卡，再清除“圖片框”復選框。

2、可能由于關閉了“圖形”視圖選項。當文檔中包含圖形對象（例如自選圖形）時，關閉該選項可提高滾動速度。若要顯示圖形，請單擊“工具”菜單上的“選項”，單擊“視圖”選項卡，再選中“圖形”復選框。

3、屏幕上顯示的可能是鏈接的嵌入式圖形的域代碼。域代碼是括在域字符 ({}) 中的指令。若要關閉域代碼并顯示圖形，請按 Alt F9。

4、可能是由于要查看的圖形是一個圖形對象，例如文本框、自選圖形、剪貼畫或藝術字。而在普通視圖中，圖形對象不會顯示。若要查看、繪制和更改圖形對象，必須在頁面視圖、Web 版式視圖或打印預覽中進行。

5、可能是由于正在普通視圖或大綱視圖中工作。若要查看頁眉、頁腳或圖形對象等對象在打印頁中的位置，請切換到頁面視圖。若要查看這些對象在 Web 版式視圖中的顯示情況，請切換到 Web 版式視圖。

如何使用Python Pandas模塊讀取各類型文件？

這個非常簡單，pandas內置了大量函數(shù)和類型，可以快速處理日常各種文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql這5種類型文件為例，簡單介紹一下pandas是如何快速讀取這些文件的：

txt文件這是最常見的一種文本文件格式，讀取的話，直接使用read_table函數(shù)就行，測試代碼如下，這里必須保證txt文件是格式化的，不然讀取的結果會有誤，filename是文件名，header是否包含列標題，sep是每行數(shù)據(jù)的分隔符，最終讀取的數(shù)據(jù)類型是DataFrame，方便后面程序進行處理：

excel文件這也是一種比較常見的文件格式，讀取的話，直接使用read_excel函數(shù)就行，測試代碼如下，非常簡單，直接傳入文件名就行，最終返回結果也是DataFrame類型：

csv文件這也是一種比較常見的文件格式，讀取的話，直接使用read_csv函數(shù)就行，測試代碼如下，也非常簡單，filename為文件名，header為是否包含列標題，最終返回結果也是DataFrame類型：

json文件這也是一種比較常用的數(shù)據(jù)存儲格式，讀取的話，直接使用read_json函數(shù)就行，測試代碼如下，filename為文件名，如果出現(xiàn)中文的話，設置encoding編碼為uft-8就行，最終結果也是DataFrame類型：

mysql這里首先需要安裝sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函數(shù)直接從mysql數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)，安裝的話，直接輸入命令“pip install sqlalchemy”就行，測試代碼如下，也非常簡單，先創(chuàng)建一個connect連接，然后根據(jù)sql查詢語句，直接從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)就行：

至此，我們就完成了利用python的pandas模塊來讀取txt，excel，csv，json和mysql這5種類型文件的數(shù)據(jù)。總的來說，pandas這個模塊功能非常強大，尤其對于數(shù)據(jù)處理來說，可以說是一個利器，在數(shù)據(jù)分析與處理中經(jīng)常會用到，只要你熟悉一下相關文檔和示例，很快就能掌握的，網(wǎng)上也有相關資料和教程，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。