下面是一份使用Python把Excel中的数据在页面中可视化的完整实例教程：
准备工作
在 Python 中，我们可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来处理 Excel 数据并将其可视化到网页中。因此，我们需要先导入这两个库：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们需要读取 Excel 文件并将其转换为 Pandas DataFrame 对象：
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
数据可视化
示例1：柱状图
假设我们现在有一份 Excel 文件包含一些用户购买的商品信息，其中包含了每个商品的销售数量。我们可以使用柱状图来可视化这些数据，并找出哪种商品销售最多。
首先，我们可以使用 Pandas 的 groupby 方法对商品名称进行分类汇总，计算每种商品的销售数量：
product_sales = df.groupby('product_name')['sales'].sum()
接下来，我们可以使用 Matplotlib 来绘制柱状图：
plt.bar(product_sales.index, product_sales.values)
plt.title('Product Sales')
plt.xlabel('Product Name')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()
上面的代码会生成一个包含所有商品销售数量柱状图的页面。其中 product_sales.index 是商品名称列表，product_sales.values 是对应商品销售数量列表。
接下来，我们还可以对柱状图进行美化，比如修改颜色和字体大小：
plt.bar(product_sales.index, product_sales.values, color='green')
plt.title('Product Sales')
plt.xlabel('Product Name')
plt.ylabel('Sales')
plt.xticks(fontsize=8, rotation=90)
plt.yticks(fontsize=8)
plt.show()
示例2：散点图
另外一个常见的数据可视化方式是散点图，可以用来可视化两个变量之间的关系。比如，我们可以使用散点图来可视化 A/B 测试的结果，看看哪个版本更受用户欢迎。
假设我们现在有一份 Excel 文件包含了每个用户在网站上的停留时间和是否购买的信息。首先，我们需要将其转换为 Pandas DataFrame 对象：
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
接下来，我们可以使用 Matplotlib 来绘制散点图：
plt.scatter(df['time_spent'], df['purchased'])
plt.title('A/B Test Results')
plt.xlabel('Time Spent')
plt.ylabel('Purchased')
plt.show()
上面的代码会生成一个包含所有用户停留时间和购买信息的散点图的页面。其中 df['time_spent'] 是停留时间列表，df['purchased'] 是购买信息列表。
同样，我们还可以对散点图进行美化，比如修改颜色和添加标注：
plt.scatter(df['time_spent'], df['purchased'], color='red')
plt.title('A/B Test Results')
plt.xlabel('Time Spent')
plt.ylabel('Purchased')
plt.xticks(fontsize=8)
plt.yticks(fontsize=8)
plt.annotate('Test Group B', xy=(35, 0.8), fontsize=8, color='blue')
plt.show()
上面的代码会将散点图中的 Test Group B 标注在了适当的位置，以便更好地展示 A/B 测试的效果。
总结
通过上面的两个示例，我们可以了解到如何使用 Python 把 Excel 中的数据在页面中可视化，可以通过柱状图和散点图等方式来展示数据。我们还可以通过美化图表来让其更加吸引人，并且添加一些标注来使数据更加易懂。