MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Tính tổng dữ liệu bán hàng năm ngoái của từng sản phẩm và hiển thị bằng biểu đồ tròn trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách tính tổng dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm từ file CSV và sau đó trực quan hóa nó bằng biểu đồ tròn. Mình sẽ sử dụng thư viện Pandas để làm việc với dữ liệu và thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị tròn.

Lưu ý : Trong hiển thị biểu đồ tròn Số lượng đơn vị bán được mỗi năm cho mỗi sản phẩm tính bằng phần trăm.

Biểu đồ Pie sẽ trông như thế này.

anh18 jpg

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bắt đầu bằng cách 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

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 tổng bán hàng năm của từng sản phẩm

Sử dụng phương thức .sum() để tính tổng dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm.

salesData = [df['facecream'].sum(), df['facewash'].sum(), df['toothpaste'].sum(), 
             df['bathingsoap'].sum(), df['shampoo'].sum(), df['moisturizer'].sum()]

Bước 4: Vẽ biểu đồ tròn

Sử dụng hàm plt.pie() để vẽ biểu đồ tròn dựa trên dữ liệu tổng bán hàng năm của từng sản phẩm. Sử dụng các tham số như labels để đặt nhãn cho các phần trong biểu đồ và autopct để hiển thị tỷ lệ phần trăm trên biểu đồ.

labels = ['FaceCream', 'FaceWash', 'ToothPaste', 'Bathing Soap', 'Shampoo', 'Moisturizer']
plt.axis("equal")  # Để đảm bảo biểu đồ tròn được vẽ chính xác
plt.pie(salesData, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

Bước 5: Cấu hình biểu đồ

Sử dụng các hàm plt.legend() plt.title() để thêm chú giải và tiêu đề cho biểu đồ.

plt.legend(loc='lower right')  # Đặt vị trí chú giải
plt.title('Dữ liệu bán hàng năm theo từng sản phẩm')

Bước 6: Hiển thị biểu đồ

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

plt.show()

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình và đảm bảo rằng bạn đã có flie CSV "sales_data.csv" trong cùng thư mục với mã nguồn của bạn, bạn sẽ nhận được biểu đồ tròn thể hiện tỷ lệ dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm. Biểu đồ sẽ hiển thị trực tiếp trên cửa sổ màn hình.

Chúc mừng bạn đã thành công tính tổng dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm và hiển thị nó bằng biểu đồ tròn. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc sử dụng biểu đồ tròn để thể hiện phân phối dữ liệu. 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:

Cùng chuyên mục:

Sử dụng Unittest Subtest trong Python

Sử dụng Unittest Subtest trong Python

Sử dụng Unittest Coverage trong Python

Sử dụng Unittest Coverage trong Python

Phương thức Mock Requests trong Python

Phương thức Mock Requests trong Python

Phương thức Stubs trong Python

Phương thức Stubs trong Python

Phương thức assertTrue() trong Python

Phương thức assertTrue() trong Python

Phương thức assertIsInstance() trong Python

Phương thức assertIsInstance() trong Python

Phương thức assertIsNone() trong Python

Phương thức assertIsNone() trong Python

Phương thức assertAlmostEqual() trong Python

Phương thức assertAlmostEqual() trong Python

Phương thức assertEqual trong Python

Phương thức assertEqual trong Python

Các phương thức Assert trong Python Unittest

Các phương thức Assert trong Python Unittest

Organizing Code & Running Unittest trong Python

Organizing Code & Running Unittest trong Python

Sử dụng patch() trong unittest của Python

Sử dụng patch() trong unittest của Python

Sử dụng Mock trong Unittest của Python

Sử dụng Mock trong Unittest của Python

Phương thức assertIn() trong Python

Phương thức assertIn() trong Python

Sử dụng Test Fixtures trong Python

Sử dụng Test Fixtures trong Python

Tìm hiểu cách sử dụng unittest trong Python

Tìm hiểu cách sử dụng unittest trong Python

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Top