#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。
相关问题
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。