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:

Lớp Metaclass trong Python

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức __new__ trong Python

Phương thức __new__ trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python

Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python

Cách sử dụng Protocol trong Python

Cách sử dụng Protocol trong Python

Sử dụng __slots__ trong Python

Sử dụng __slots__ trong Python

Sử dụng super() trong Python

Sử dụng super() trong Python

Thuộc tính Delete trong Python

Thuộc tính Delete trong Python

Thuộc tính chỉ đọc trong Python

Thuộc tính chỉ đọc trong Python

Top