#7. 将6中排序后的表的前10,用bar图输出,表名:'星巴克门店数排名前10的国家';y轴”Store Counts”, x轴”Countries”

时间: 2024-02-09 10:12:21 浏览: 27
以下是实现该需求的Python代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 starbucks_df = pd.read_excel('starbucks_locations.xlsx') # 按国家门店数量降序排序 grouped = starbucks_df.groupby('Country')['Brand'].count().reset_index(name='Store Counts') top_10 = grouped.nlargest(10, 'Store Counts') # 用bar图输出前10 plt.bar(top_10['Country'], top_10['Store Counts']) plt.title('Starbucks Store Counts Ranking Top 10 Countries') plt.xlabel('Countries') plt.ylabel('Store Counts') plt.show() ``` 运行以上代码,会生成一个名为“Starbucks Store Counts Ranking Top 10 Countries”的bar图,显示星巴克门店数量排名前10的国家。
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pycharm中使用matplotlib库对excel表中前30行的数绘制成柱状图的代码

以下是使用`matplotlib`库绘制前30行数据柱状图的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 取前30行数据 top_30 = data.iloc[:30] # 绘制柱状图 plt.bar(top_30['列名'], top_30['列名']) plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.title('柱状图') plt.show() ``` 其中,需要将代码中的`data.xlsx`替换成你自己的Excel文件名,`Sheet1`替换成你自己的工作表名,`列名`替换成你要绘制的列的标题。另外,柱状图的X轴标签、Y轴标签和标题也需要根据实际情况进行替换。

2. 绘制房屋单价前10名的位置信息房价柱状图 用Python语言

好的,我可以帮您用Python语言绘制房屋单价前10名的位置信息房价柱状图。假设您的数据集中包含地理位置、房屋单价和房屋总价等信息。 首先,您需要安装并导入Matplotlib库: ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 然后,您需要从数据集中提取出前10个房屋单价最高的房屋: ```python locations = ['Location A', 'Location B', 'Location C', 'Location D', 'Location E', 'Location F', 'Location G', 'Location H', 'Location I', 'Location J'] unit_prices = [10000, 9000, 8000, 7000, 6000, 5000, 4000, 3000, 2000, 1000] total_prices = [1000000, 900000, 800000, 700000, 600000, 500000, 400000, 300000, 200000, 100000] top10_locations = locations[:10] top10_unit_prices = unit_prices[:10] ``` 接下来,您可以使用Matplotlib库中的bar函数来绘制柱状图: ```python plt.bar(top10_locations, top10_unit_prices) plt.title('Top 10 Locations by Unit Price') plt.xlabel('Locations') plt.ylabel('Unit Prices') plt.show() ``` 这段代码将绘制出一个柱状图,其中x轴表示地理位置,y轴表示房屋单价。 您可以根据自己的数据集和需求进行修改。注意,这里只是绘制了前10名的房屋单价信息,如果您的数据集中有更多的数据,可以自行调整代码。

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