4

Python 利用pandas和matplotlib绘制柱状折线图 - 悬崖上的金鱼

 10 months ago
source link: https://www.cnblogs.com/lcl-cn/p/17822896.html
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client

创建数据可视化图表：柱状图与折线图结合

在数据分析和展示中，经常需要将数据可视化呈现，以便更直观地理解数据背后的趋势和关联关系。本篇文章将介绍如何使用 Python 中的 Pandas 和 Matplotlib 库创建一个柱状图与折线图结合的数据可视化图表。

首先，我们需要导入必要的库，并读取我们的数据源，这里使用了 Pandas 库来读取 Excel 文件，Matplotlib 则用于绘制图表。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']  # 指定中文字体为黑体

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('新建 XLSX 工作表.xlsx', sheet_name='Sheet3')

数据处理与准备

在这一部分，我们会对数据进行处理，并准备好需要用到的数据。具体操作包括设置 x 轴的位置和准备子图等。

# 设置x轴的位置
x = df.index
# 创建画布和子图
fig, ax1 = plt.subplots()

绘制柱状图和折线图

接下来，我们将绘制柱状图和折线图，并添加相应的数据标签和图例。

# 绘制柱状图
ax1.bar(x, df['销售数量'], label='销售数量', color='skyblue', width=0.4)

# 添加数据标签
for i, v in enumerate(df['销售数量']):
    ax1.text(i, v + 3, str(v), ha='center', va='bottom', fontsize=8)

# 绘制折线图
ax1.plot(x, df['销售数量2'], color='lightgreen', marker='o', linestyle='-', linewidth=2)

# 添加折线图数据标签
for i, v in enumerate(df['销售数量2']):
    ax1.text(i, v + 3, str(v), ha='center', va='bottom', color='g', fontsize=8)

图表美化和展示

最后，我们对图表进行美化，包括添加标签、标题、图例以及设置坐标轴刻度标签字体大小等，并展示最终的图形。

# 添加标签和标题
ax1.set_xlabel('店铺名称', fontsize=10)
ax1.set_ylabel('销售数量/销售数量2', fontsize=10)
ax1.set_title('销售数量与销售数量2对比', fontsize=12)
ax1.set_xticks(x)
ax1.set_xticklabels(df['店铺名称'], rotation=0, ha='right')
ax1.legend(['销售数量', '销售数量2'], loc='upper left')

# 设置坐标轴刻度标签字体大小
ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=8)

# 增加网格线
ax1.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

# 显示图形
plt.show()

通过以上步骤，我们成功创建了一个柱状图与折线图结合的数据可视化图表。

图表效果图展示

2097232-20231109211753527-551034075.png

 完整代码:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']  # 指定中文字体为黑体

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchunlin2\Desktop\新建文件夹\新建 XLSX 工作表.xlsx', sheet_name='Sheet3')

# 设置x轴的位置
x = df.index

# 创建画布和子图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制柱状图
ax1.bar(x, df['销售数量'], label='销售数量', color='skyblue', width=0.4)

# 添加数据标签
for i, v in enumerate(df['销售数量']):
    ax1.text(i, v + 3, str(v), ha='center', va='bottom', fontsize=8)

# 绘制折线图
ax1.plot(x, df['销售数量2'], color='lightgreen', marker='o', linestyle='-', linewidth=2)

# 添加折线图数据标签
for i, v in enumerate(df['销售数量2']):
    ax1.text(i, v + 3, str(v), ha='center', va='bottom', color='g', fontsize=8)

# 添加标签和标题
ax1.set_xlabel('店铺名称', fontsize=10)
ax1.set_ylabel('销售数量/销售数量2', fontsize=10)
ax1.set_title('销售数量与销售数量2对比', fontsize=12)
ax1.set_xticks(x)
ax1.set_xticklabels(df['店铺名称'], rotation=0, ha='right')
ax1.legend(['销售数量', '销售数量2'], loc='upper left')

# 设置坐标轴刻度标签字体大小
ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=8)

# 增加网格线
ax1.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

# 显示图形
plt.show()

report

Recommend

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK