Đọc tất cả dữ liệu bán sản phẩm và hiển thị bằng biểu đồ nhiều dòng bằng Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách đọc dữ liệu bán sản phẩm từ một file CSV và sau đó hiển thị nó dưới dạng biểu đồ nhiều dòng, trong đó mỗi sản phẩm sẽ có một đường biểu diễn riêng. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc trực quan hóa dữ liệu sử dụng biểu đồ nhiều dòng bằng Matplotlib và Pandas.

Hiển thị số lượng đơn vị bán được mỗi tháng cho mỗi sản phẩm bằng cách sử dụng các ô nhiều dòng. (tức là có Plotline riêng cho từng sản phẩm).

Biểu đồ sẽ trông như thế này.

12 jpg

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Đầu tiên, hãy import thư viện Pandas để làm việc với dữ liệu và thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Tiếp theo sử dụng hàm pd.read_csv() để đọc dữ liệu từ file CSV và lưu nó vào một DataFrame.

df = pd.read_csv("sales_data.csv")

Bước 3: Trích xuất dữ liệu bán sản phẩm từ DataFrame

Sau đó sử dụng phương thức .tolist() để chuyển cột dữ liệu thành danh sách.

monthList = df['month_number'].tolist()
faceCremSalesData = df['facecream'].tolist()
faceWashSalesData = df['facewash'].tolist()
toothPasteSalesData = df['toothpaste'].tolist()
bathingsoapSalesData = df['bathingsoap'].tolist()
shampooSalesData = df['shampoo'].tolist()
moisturizerSalesData = df['moisturizer'].tolist()

Bước 4: Vẽ biểu đồ nhiều dòng

Mình sử dụng hàm plt.plot() để vẽ biểu đồ nhiều dòng, với mỗi sản phẩm sẽ có một đường biểu diễn riêng.

plt.plot(monthList, faceCremSalesData, label='Dữ liệu bán kem dưỡng da', marker='o', linewidth=3)
plt.plot(monthList, faceWashSalesData, label='Dữ liệu bán sữa rửa mặt', marker='o', linewidth=3)
plt.plot(monthList, toothPasteSalesData, label='Dữ liệu bán kem đánh răng', marker='o', linewidth=3)
plt.plot(monthList, bathingsoapSalesData, label='Dữ liệu bán xà phòng tắm', marker='o', linewidth=3)
plt.plot(monthList, shampooSalesData, label='Dữ liệu bán dầu gội', marker='o', linewidth=3)
plt.plot(monthList, moisturizerSalesData, label='Dữ liệu bán kem dưỡng ẩm', marker='o', linewidth=3)

Bước 5: Cấu hình biểu đồ

Sử dụng các hàm plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.legend(), plt.xticks(), plt.yticks() và plt.title() để cấu hình biểu đồ.

plt.xlabel('Số tháng')
plt.ylabel('Số đơn vị đã bán')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(monthList)
plt.yticks([1000, 2000, 4000, 6000, 8000, 10000, 12000, 15000, 18000])
plt.title('Dữ liệu bán sản phẩm')

Bước 6: Hiển thị biểu đồ

Cuối cùng, mình sử dụng plt.show() để hiển thị biểu đồ đã vẽ.

plt.show()

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình và đảm bảo rằng bạn đã có file CSV "sales_data.csv" trong cùng thư mục với mã nguồn của bạn, bạn sẽ nhận được biểu đồ nhiều dòng thể hiện số đơn vị đã bán của từng sản phẩm theo từng tháng:

12 jpg

Biểu đồ nhiều dòng

Chúc mừng bạn đã thành công đọc dữ liệu bán sản phẩm và hiển thị nó bằng biểu đồ nhiều dòng sử dụng Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ nhiều dòng và sử dụng Matplotlib và Pandas trong Python. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá thế giới trực quan hóa dữ liệu!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Đọc tất cả dữ liệu bán sản phẩm và hiển thị bằng biểu đồ nhiều dòng bằng Python

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Bước 3: Trích xuất dữ liệu bán sản phẩm từ DataFrame

Bước 4: Vẽ biểu đồ nhiều dòng

Bước 5: Cấu hình biểu đồ

Bước 6: Hiển thị biểu đồ

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Đọc tất cả dữ liệu bán sản phẩm và hiển thị bằng biểu đồ nhiều dòng bằng Python

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Bước 3: Trích xuất dữ liệu bán sản phẩm từ DataFrame

Bước 4: Vẽ biểu đồ nhiều dòng

Bước 5: Cấu hình biểu đồ

Bước 6: Hiển thị biểu đồ

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết