Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表

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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。

Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表

 

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:

Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表

接下来我们编码实现图表展示:

import pandas as pdfrom collections import Counterfrom matplotlib import pyplot as pltfrom 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:

Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表

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