diff --git a/图表.py b/图表.py
new file mode 100644
index 0000000..dac807d
--- /dev/null
+++ b/图表.py
@@ -0,0 +1,74 @@
+import pandas as pd
+from pyecharts.charts import Line,Pie,Bar,WordCloud
+from pyecharts import options as opts
+
+# 读取Excel文件
+df = pd.read_excel('携程餐厅数据.xlsx', skiprows=[1])  # 跳过第一行无效数据
+
+cuisine_column = '菜系'
+score_column = '评分'
+
+# 计算各菜系的评分平均分
+cuisine_scores = df.groupby(cuisine_column)[score_column].mean().reset_index()
+cuisine_scores.columns = ['菜系', '平均分']
+
+# 使用Pyecharts绘制折线图
+line = Line()
+line.add_xaxis(cuisine_scores['菜系'].tolist())
+line.add_yaxis("平均分", cuisine_scores['平均分'].tolist())
+
+# 设置图表标题、工具提示等
+line.set_global_opts(
+    title_opts=opts.TitleOpts(title="各菜系评分平均分折线图"),
+    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
+    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False),
+    yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value")
+)
+
+# 渲染图表到HTML文件
+line.render('cuisine_scores_percent.html')
+
+# 计算各菜系的消费次数之和（即评论总数之和）
+cuisine_counts = df.groupby('菜系')['评论总数'].sum().reset_index()
+cuisine_counts.columns = ['菜系', '消费次数']
+
+# 使用Pyecharts绘制饼图
+pie = (
+    Pie()
+    .add(
+        "",
+        [list(z) for z in zip(cuisine_counts['菜系'], cuisine_counts['消费次数'])],
+        radius=["40%", "75%"],  # 设置饼图的内外半径
+        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)"),  # 标签格式，包括菜系名称、消费次数和百分比
+    )
+    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各菜系消费次数占比"))
+    # 不需要在这里再设置 label_opts，因为它已经在 add 方法中设置过了
+)
+
+# 渲染图表到HTML文件
+pie.render('cuisine_consumption_pie_chart.html')
+
+# 计算每个菜系的人均消费总和和平均消费（假设每个菜系有多条记录）
+cuisine_sums = df.groupby('菜系')['人均消费'].sum()
+cuisine_counts = df.groupby('菜系')['人均消费'].count()
+cuisine_averages = cuisine_sums / cuisine_counts
+
+# 转换为DataFrame以便使用
+cuisine_df = cuisine_averages.reset_index()
+cuisine_df.columns = ['菜系', '平均消费']
+
+# 绘制柱状图
+bar = Bar()
+bar.add_xaxis(cuisine_df['菜系'].tolist())
+bar.add_yaxis('平均消费', cuisine_df['平均消费'].tolist())
+
+# 设置全局配置项
+bar.set_global_opts(
+    title_opts=opts.TitleOpts(title='各菜系人均消费占比柱状图'),
+    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='菜系'),
+    yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='平均消费'),
+    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()
+)
+
+# 渲染图表到HTML文件（可以在浏览器中打开查看）
+bar.render('cuisine_average_consumption.html')
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