Đọc tổng lợi nhuận của các tháng và thể hiện bằng đồ thị trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách đọc dữ liệu tổng lợi nhuận của các tháng từ một file CSV và thể hiện nó dưới dạng đồ thị đường sử dụng thư viện Matplotlib. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách làm việc với dữ liệu từ file CSV và trực quan hóa thông tin bằng đồ thị.

Tổng dữ liệu lợi nhuận được cung cấp cho mỗi tháng. Biểu đồ đường được tạo phải bao gồm các thuộc tính sau:

Tên nhãn X = Số tháng
Tên nhãn Y = Tổng lợi nhuận

Biểu đồ đường kẻ sẽ trông như thế này.

anh28 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

Mình 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 lợi nhuận và tháng từ DataFrame

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

profitList = df['total_profit'].tolist()
monthList = df['month_number'].tolist()

Bước 4: Vẽ đồ thị sử dụng Matplotlib

Tiếp theo sử dụng hàm plt.plot() để vẽ đồ thị dạng đường dựa trên dữ liệu lợi nhuận và tháng.

plt.plot(monthList, profitList, label='Dữ liệu lợi nhuận theo tháng năm trước')

Bước 5: Cấu hình đồ thị

Sau đó sử dụng các hàm plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.xticks(), plt.title() và plt.yticks() để cấu hình đồ thị.

plt.xlabel('Số tháng')
plt.ylabel('Lợi nhuận trong đô la')
plt.xticks(monthList)
plt.title('Lợi nhuận của công ty hàng tháng')
plt.yticks([100000, 200000, 300000, 400000, 500000])

Bước 6: Hiển thị đồ thị

Cuối cùng, mình sử dụng plt.show() để hiển thị đồ thị 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 đồ thị đường thể hiện lợi nhuận của các tháng như sau:

anh28 jpg

Chúc mừng bạn đã thành công đọc dữ liệu từ file CSV và vẽ đồ thị dạng đường sử dụng thư viện Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc làm việc với dữ liệu từ file CSV và trực quan hóa thông tin bằng đồ thị. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá Matplotlib và Pandas trong Python!

test php

Bài giải

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

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Đọc tổng lợi nhuận của các tháng và thể hiện bằng đồ thị trong Python

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Bước 3: Trích xuất dữ liệu lợi nhuận và tháng từ DataFrame

Bước 4: Vẽ đồ thị sử dụng Matplotlib

Bước 5: Cấu hình đồ thị

Bước 6: Hiển thị đồ thị

Cùng chuyên mục:

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức new trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python

Cách sử dụng Protocol trong Python

Sử dụng slots trong Python

Sử dụng super() trong Python

Thuộc tính Delete trong Python

Thuộc tính chỉ đọc trong Python

Đọc tổng lợi nhuận của các tháng và thể hiện bằng đồ thị trong Python

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Bước 3: Trích xuất dữ liệu lợi nhuận và tháng từ DataFrame

Bước 4: Vẽ đồ thị sử dụng Matplotlib

Bước 5: Cấu hình đồ thị

Bước 6: Hiển thị đồ thị

Cùng chuyên mục:

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức __new__ trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python

Cách sử dụng Protocol trong Python

Sử dụng __slots__ trong Python

Sử dụng super() trong Python

Thuộc tính Delete trong Python

Thuộc tính chỉ đọc trong Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết

Phương thức new trong Python

Sử dụng slots trong Python