本篇内容主要讲解“怎么用Python绘制帕累托图”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Python绘制帕累托图”吧!
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# 随机颜色, from faker
def rand_color() -> str:
return random.choice(
[
"#c23531",
"#2f4554",
"#61a0a8",
"#d48265",
"#749f83",
"#ca8622",
"#bda29a",
"#6e7074",
"#546570",
"#c4ccd3",
"#f05b72",
"#444693",
"#726930",
"#b2d235",
"#6d8346",
"#ac6767",
"#1d953f",
"#6950a1",
]
)
df_origin = pd.DataFrame({'categories':["蔬菜","水果","猪肉","电商","综合","水产"],'sales': [random.randint(10, 100) for _ in range(6)]})
print(df_origin)
# 按销量降序排列
df_sorted = df_origin.sort_values(by='sales' , ascending=False)
print(df_sorted)
# 折线图x轴
x_line_categories = [*range(7)]
# 折线图y轴--向下累积频率
cum_percent = df_sorted['sales'].cumsum() / df_sorted['sales'].sum() * 100
cum_percent = cum_percent.append(pd.Series([0])) # 添加起始频率0
cum_percent = cum_percent.sort_values(ascending=True)
print(df_sorted.categories.values.tolist())
print(cum_percent.values.tolist())
def pareto_bar() -> Bar:
line = (
Line()
.add_xaxis(x_line_categories)
.add_yaxis("累计百分比",
cum_percent.values.tolist(),
xaxis_index=1,
yaxis_index=1, # 使用次y坐标轴，即bar中的extend_axis
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
is_smooth=True,
)
)
bar = (
Bar()
.add_xaxis(df_sorted.categories.values.tolist())
.add_yaxis('销售额', df_sorted.sales.values.tolist(), category_gap=0)
# .add_yaxis('总额百分比', cum_percent.values.tolist())
.extend_axis(xaxis=opts.AxisOpts(is_show=False, position='top'))
.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_inside=True), # 刻度尺朝内
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}%'), position='right') )
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_size=14))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='帕累托图示例-销售额\n Make By tengyulong', subtitle=''),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='商品类型', type_='category'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 件")
)
)
)
bar.overlap(line)
return bar
pareto_bar().render('帕累托图.html')
# 或者
pareto_bar().render_notebook()渲染效果：
到此，相信大家对“怎么用Python绘制帕累托图”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！