绘制柱状图(四子图) 实验十六 matplotlib数据可视化 第5关

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                本关任务

                所需知识：

                我的代码

                答案代码实现：

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本关任务：根据excel文件“类别销售”工作簿（tbsc/step2/类别销售.xlsx)的烟、零食、饮料、酒工作表的数据，找出销售数量合计最高的三种商品，建立条状图

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 所需知识：

1)  柱形图绘制、子图绘制、图例设置、横纵坐标参数显示

2)  读取excel文件

3)   相关方法：

  plt类：

        1) plt.figure(figsize=)                                 #建立画布        

        2) plt.subplot(a，b，num)                        #分割子图  a行 b列 操作第num个  

        3) plt.bar()                                                 #建立条形

        4) plt.lengend()                                         #设置图例位置

        5) plt.text()                                                #显示条形高度

        6) plt.xticks()                                             #设置x轴参数

  pd类：

        1) pd.read_excel("filename", sheet_name = )

  其他：

        1) name.groupby(["name"])["name"].sum()      #sum可以换很多种

        2) sorted(name.items(), ket = lambda x:x[1], reverse = )  #按字典值排序并返回

a = {'a':2,'c':3,'b':99}
b = sorted(a.items(),key = lambda x:x[1], reverse = True)
print(b)

#[('b', 99), ('c', 3), ('a', 2)]

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我的代码实现：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

def read(name):            #读取excel
    df1 = pd.read_excel("tbsc/step2/类别销售.xlsx",sheet_name=name)
    num = dict(df1.groupby(["商品名称"])["数量"].sum())
    num1 = sorted(num.items(), key=lambda x:x[1], reverse = True)
    x = [i[0] for i in num1[:3]]
    y = [i[1] for i in num1[:3]]
    return [x,y]

#代码开始
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

x1 = read("烟")[0]
y1 = read("烟")[1]


x2 = read("饮料")[0]
y2 = read("饮料")[1]


x3 = read("零食")[0]
y3 = read("零食")[1]

x4 = read("酒")[0]
y4 = read("酒")[1]


sj = [1,2,3]
 
plt.figure(figsize=(10,14))

plt.subplot(2,2,1)
plt.title("烟")
plt.bar(x=sj[0] , height=y1[0] , width=0.2, label = x1[0][1:])
plt.bar(x=sj[1] , height=y1[1] , width=0.2, label = x1[1][1:])
plt.bar(x=sj[2] , height=y1[2] , width=0.2, label = x1[2][1:])
plt.legend()                        #图例位置
for a, b in zip(sj, y1):            #柱高度
    plt.text(a, b+1, b)
plt.xticks(sj)                      #x轴显示 1 2 3

plt.subplot(2,2,2)
plt.title("饮料")
plt.bar(x=sj[0] , height=y2[0] , width=0.2, label = x2[0][1:])
plt.bar(x=sj[1] , height=y2[1] , width=0.2, label = x2[1][1:])
plt.bar(x=sj[2] , height=y2[2] , width=0.2, label = x2[2][1:])
plt.legend()
for a, b in zip(sj, y2):
    plt.text(a, b+1, b)
plt.xticks(sj)

plt.subplot(2,2,3)
plt.title("零食")
plt.bar(x=sj[0] , height=y3[0] , width=0.2, label = x3[0][1:])
plt.bar(x=sj[1] , height=y3[1] , width=0.2, label = x3[1][1:])
plt.bar(x=sj[2] , height=y3[2] , width=0.2, label = x3[2][1:])
plt.legend()
for a, b in zip(sj, y3):
    plt.text(a, b+1, b)
plt.xticks(sj)

plt.subplot(2,2,4)
plt.title("酒")
plt.bar(x=sj[0] , height=y4[0] , width=0.2, label = x4[0][1:])
plt.bar(x=sj[1] , height=y4[1] , width=0.2, label = x4[1][1:])
plt.bar(x=sj[2] , height=y4[2] , width=0.2, label = x4[2][1:])
plt.legend()
for a, b in zip(sj, y4):
    plt.text(a, b+1, b)
plt.xticks(sj)


plt.show()
#代码结束
plt.savefig("image5/lbzxt.jpg")

实现结果(右)：

大小不对是缩放原因，放缩网页右图会变而左图不会

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答案代码实现：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.figure(figsize=(10,14))
lb=["烟","饮料","零食","酒"]
j=1
for x in lb:
    df=pd.read_excel("tbsc/step2/类别销售.xlsx",sheet_name=x)
    sj=df.groupby("商品名称")["数量"].sum()
    sj.sort_values(ascending=False,inplace=True)
    sj.index=sj.index.str.replace("\t","")       
    #此处我是用切片将"\t"切掉的，因为读取excel后前面会有\t
    sp=sj[:3]
    plt.subplot(2,2,j)
    for i in range(0,3):
        plt.bar(x=i*0.5, height=sj[i],width=0.2,label=sj.index[i])
        plt.text(i*0.5,sj[i]+1,sj[i])        
        #高度显示要求比柱子高1
    j=j+1
    plt.xticks([0,0.5,1],[1,2,3])
    plt.title(x)
    plt.legend()
#代码结束
plt.savefig("image5/lbzxt.jpg")

 四个子图实现过程相似度高，灵活运用循环使代码变简洁。

实现结果：