Python独習 Matplotlib & Seaborn 入門講座 07_01

Python独習 Matplotlib & Seaborn 入門講座 07_01

【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法

前回の講義で学んだ円グラフの作成方法を元に
実践的な内容を学びます。

まずはライブラリのインポートをします。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

今回の講義で使用するデータはkino-codeさんのホームページで
用意されています。
今回のサンプルデータ
こんかいもgoogle colaboratoryをつかって講義を受けますので
このサンプルデータもGoogle Driveにアップロードして
マウントした上でリンクで接続します。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

df = pd.read_csv('/〇〇〇〇/〇〇〇〇/〇〇〇〇/〇〇〇〇/Matplotlib-Seaborn07.csv')

head()でデータを確認します。

df.head()

商品分類ごとの売上金額合計算出

これまでの講義でも結構でてきましたが、
pandasのgroupbyメソッドを使って、商品分類ごとの
売上金額の合計を算出します。

df_sumという変数に、商品分類ごとの売上金額の合計を代入します

df_sum = df[['商品分類','売上金額']].groupby('商品分類').sum()
df_sum

	売上金額
商品分類	
アウター	14386000
トップス	6068000
ボトムス	9527000

売上金額を降順にする

作成したデータフレームを、降順に並べ替えてみましょう。
大きいものから小さいものへの並び替えを降順と言います。
pandasの、sort_valuesメソッドを使って並び替えていきます。

ascending=Falseとすることで降順になります。
Trueにすると昇順です。

df_sum = df_sum.sort_values(by='売上金額', ascending=False)
df_sum

売上金額
商品分類	
アウター	14386000
ボトムス	9527000
トップス	6068000

円グラフ作成

作成したデータを元に円グラフを作成します。
日本語を表示させるために、japanize_matplotlibをインポートします。

!pip install japanize_matplotlib

import japanize_matplotlib

value = df_sum['売上金額']
label = df_sum.index

plt.pie(x=value, labels=label)
plt.show()

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