Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表
小编给大家分享一下Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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习使用Matplotlib创建条形图表,非常适合展示每个类别对应的总值方式显示数据,将学习从csv文件中加载数据,并将数据进行条形图表的方式展示,csv文件内容为统计8万多人日常工作中使用的编程语言,我们来用图形展示最流行的top 15编程排名图表。
代码实战
首先我们先看data.csv的内容,一共有两列:第一列为使用者的id,第二列为使用的编程语言并用逗号分隔,部分数据截图:
接下来我们编码实现图表展示:
import pandas as pd
from collections import Counter
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
#设置图表样式
plt.style.use('fivethirtyeight')
#这里使用pandas读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
ids= data['Responder_id']
langs = data['LanguagesWorkedWith']
#定义一个Counter
#用来计算编程语言分类的总数
language_counter = Counter()
for lang in langs:
language_counter.update(lang.split(';'))
languages = []
popularity = []
#取前15个流行的语言
for item in language_counter.most_common(15):
languages.append(item[0])
popularity.append(item[1])
#倒序显示
languages.reverse()
popularity.reverse()
#设置图表的字体微软雅黑 防止中文乱码的
zh_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf')
#使用横向条形图表
plt.barh(languages,popularity)
plt.title("最受欢迎的的语言排名",fontproperties=zh_font)
plt.xlabel("使用人数",fontproperties=zh_font)
plt.tight_layout()
plt.show()
运行效果:
以上是“Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!
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