當(dāng)你需要展示數(shù)據(jù)時(shí)，圖表是一個(gè)非常有用的工具。Python 中的 pandas 和 matplotlib 庫(kù)提供了豐富的功能，可以幫助你輕松地繪制各種類(lèi)型的圖表。本文將介紹如何使用這兩個(gè)庫(kù)，繪制一個(gè)店鋪銷(xiāo)售數(shù)量的柱狀圖，并添加各種元素，如數(shù)據(jù)標(biāo)簽、圖例、網(wǎng)格線(xiàn)等。

準(zhǔn)備工作

在開(kāi)始之前，你需要安裝 pandas 和 matplotlib 庫(kù)。如果你還沒(méi)有安裝，可以使用以下命令進(jìn)行安裝

pip install pandas matplotlib

另外，為了在圖表中顯示中文，你需要下載并安裝中文字體文件。這里我們使用宋體，你可以替換為其他中文字體。下載后，將字體文件路徑替換到代碼中的 font 變量中

# 設(shè)置中文字體
font = FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf', size=12)  # 替換為你的中文字體文件路徑和字體大小

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

我們假設(shè)有一個(gè) Excel 文件，其中包含多個(gè)店鋪的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)。每個(gè)店鋪有多個(gè)訂單，每個(gè)訂單有一個(gè)銷(xiāo)售數(shù)量。我們需要對(duì)每個(gè)店鋪的銷(xiāo)售數(shù)量進(jìn)行求和，并按照銷(xiāo)售數(shù)量降序排列。以下是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的代碼：

import pandas as pd
# 從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('C:\\Users\Admin\\Desktop\\數(shù)據(jù)核對(duì)\\新建 XLSX 工作表.xlsx')
# 聚合數(shù)據(jù)
aggregated_data = data.groupby('店鋪名稱(chēng)')['銷(xiāo)售數(shù)量'].sum()
# 按銷(xiāo)售數(shù)量降序排列
aggregated_data = aggregated_data.sort_values(ascending=False)
print(aggregated_data)

首先，我們使用 pandas 庫(kù)的 read_excel 函數(shù)讀取 Excel 文件中的數(shù)據(jù)。然后，使用 groupby 函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，按照店鋪名稱(chēng)分組，并對(duì)每個(gè)組中的銷(xiāo)售數(shù)量求和。最后，使用 sort_values 函數(shù)按照銷(xiāo)售數(shù)量降序排列。

繪制柱狀圖

接下來(lái)，我們使用 matplotlib 庫(kù)繪制柱狀圖。以下是繪制柱狀圖的代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
# 繪制柱狀圖
aggregated_data.plot(kind='bar', color='steelblue', edgecolor='black', width=0.8)
# 設(shè)置圖表標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽
plt.title('店鋪銷(xiāo)售數(shù)量')
plt.xlabel('店鋪名稱(chēng)')
plt.ylabel('銷(xiāo)售數(shù)量')
# 顯示圖表
plt.show()

我們使用 plot 函數(shù)繪制柱狀圖，其中 kind 參數(shù)指定圖表類(lèi)型為柱狀圖，color 參數(shù)指定柱子的顏色，edgecolor 參數(shù)指定柱子邊框的顏色，width 參數(shù)指定柱子的寬度。然后，使用 title、xlabel 和 ylabel 函數(shù)設(shè)置圖表標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽。最后，使用 show 函數(shù)顯示圖表。

添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽

為了更清楚地展示每個(gè)店鋪的銷(xiāo)售數(shù)量，我們可以在柱子上添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽。以下是添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽的代碼：

# 添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽
for i, v in enumerate(aggregated_data):
    plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom')

# 顯示圖表
plt.show()

我們使用 text 函數(shù)添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽，其中 i 和 v 分別表示柱子的索引和高度，ha 參數(shù)指定水平對(duì)齊方式為居中，va 參數(shù)指定垂直對(duì)齊方式為底部。最后，再次使用 show 函數(shù)顯示圖表。

設(shè)置刻度標(biāo)簽

由于店鋪名稱(chēng)較長(zhǎng)，如果全部顯示會(huì)導(dǎo)致刻度標(biāo)簽重疊，影響美觀(guān)和可讀性。因此，我們可以旋轉(zhuǎn)刻度標(biāo)簽，并設(shè)置字體大小和字體樣式。以下是設(shè)置刻度標(biāo)簽的代碼：

# 設(shè)置刻度標(biāo)簽的字體大小和旋轉(zhuǎn)角度
plt.xticks(rotation=45, fontsize=10)

# 顯示圖表
plt.show()

我們使用 xticks 函數(shù)設(shè)置刻度標(biāo)簽，其中 rotation 參數(shù)指定旋轉(zhuǎn)角度為45度，fontsize 參數(shù)指定字體大小為10。

添加圖例

我們可以添加圖例，以便更好地解釋圖表中的信息。以下是添加圖例的代碼：

# 設(shè)置圖例
plt.legend(['銷(xiāo)售數(shù)量'], loc='upper right')

# 顯示圖表
plt.show()

我們使用 legend 函數(shù)添加圖例，其中 loc 參數(shù)指定圖例位置為右上角，['銷(xiāo)售數(shù)量'] 表示圖例中的文本。

去除邊框和添加網(wǎng)格線(xiàn)

為了讓圖表更加簡(jiǎn)潔和美觀(guān)，我們可以去除上邊框和右邊框，并添加水平虛線(xiàn)網(wǎng)格線(xiàn)。以下是去除邊框和添加網(wǎng)格線(xiàn)的代碼

# 去除上邊框和右邊框
plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
# 添加網(wǎng)格線(xiàn)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)
# 顯示圖表
plt.show()

我們使用 gca 函數(shù)獲取當(dāng)前軸對(duì)象，然后使用 spines 屬性去除上邊框和右邊框。使用 grid 函數(shù)添加水平虛線(xiàn)網(wǎng)格線(xiàn)，其中 axis 參數(shù)指定網(wǎng)格線(xiàn)方向?yàn)榇怪狈较颍?code>linestyle 參數(shù)指定網(wǎng)格線(xiàn)樣式為虛線(xiàn)，alpha 參數(shù)指定網(wǎng)格線(xiàn)透明度為0.5。

設(shè)置背景色和調(diào)整布局

最后，我們可以設(shè)置圖表的背景色，并調(diào)整圖表布局使得圖表內(nèi)容更加緊湊。以下是設(shè)置背景色和調(diào)整布局的代碼：

# 設(shè)置背景色
plt.gca().set_facecolor('#F5F5F5')
# 調(diào)整圖表布局
plt.tight_layout()
# 顯示圖表
plt.show()

我們使用 set_facecolor 函數(shù)設(shè)置背景色為淺灰色，使用 tight_layout 函數(shù)調(diào)整圖表布局。

完整代碼

將上面的代碼整合起來(lái)，得到完整的代碼如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('C:\\Users\Admin\\Desktop\\數(shù)據(jù)核對(duì)\\新建 XLSX 工作表.xlsx')
# 聚合數(shù)據(jù)
aggregated_data = data.groupby('店鋪名稱(chēng)')['銷(xiāo)售數(shù)量'].sum()
# 按銷(xiāo)售數(shù)量降序排列
aggregated_data = aggregated_data.sort_values(ascending=False)
# 繪制柱狀圖
aggregated_data.plot(kind='bar', color='steelblue', edgecolor='black', width=0.8)
# 添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽
for i, v in enumerate(aggregated_data):
    plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom')
# 設(shè)置圖表標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽
plt.title('店鋪銷(xiāo)售數(shù)量')
plt.xlabel('店鋪名稱(chēng)')
plt.ylabel('銷(xiāo)售數(shù)量')
# 設(shè)置刻度標(biāo)簽的字體大小和旋轉(zhuǎn)角度
plt.xticks(rotation=45, fontsize=10)
# 設(shè)置圖例
plt.legend(['銷(xiāo)售數(shù)量'], loc='upper right')
# 去除上邊框和右邊框
plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
# 添加網(wǎng)格線(xiàn)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)
# 設(shè)置背景色
plt.gca().set_facecolor('#F5F5F5')
# 調(diào)整圖表布局
plt.tight_layout()
# 顯示圖表
plt.show()

到此這篇關(guān)于Python 利用pandas 和 matplotlib繪制柱狀圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python matplotlib繪制柱狀圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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