Python统计销量排行前10的商品的销量及占比，并做条形图显示；

很高兴回答您的问题！对于Python统计销量排行前10的商品的销量及占比，并做条形图显示，您可以使用pandas和matplotlib库来实现。具体步骤如下：

1. 首先，导入需要的库：pandas和matplotlib

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取销售记录的数据，采用pandas中的read_csv()函数

df = pd.read_csv('sales_records.csv')

3. 统计每个商品的销量，然后按照销量进行降序排列

sales = df.groupby('item')['units_sold'].sum().sort_values(ascending=False)

4. 计算销售量的占比，并取前10个商品

percent = sales / sales.sum() * 100
top10 = percent[:10]

5. 绘制条形图

plt.bar(top10.index, top10.values)

6. 显示图像

plt.show()

至此， Python统计销量排行前10的商品的销量及占比，并做条形图显示的问题已经解答完毕。希望这个答案能对您有所帮助。

相关问题

Python 统计销量排行前10的商品的销量及占比，并做条形图显示

可以的，以下是Python代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('sales.csv', encoding='utf-8')

# 统计销量并按降序排序
sales = data.groupby('商品')['销量'].sum().reset_index().sort_values('销量', ascending=False)

# 计算销售额占比
sales['占比'] = sales['销量'] / sales['销量'].sum()

# 取前十个商品
top_10 = sales.head(10)

# 绘制条形图
plt.bar(top_10['商品'], top_10['销量'])
plt.xticks(rotation=45)
plt.ylabel('销量')
plt.title('销售排行前十的商品销量统计')
plt.show()

# 输出销量和占比
print('销量排行前十的商品销量统计：\n', top_10[['商品', '销量']])
print('\n销售额占比：\n', top_10[['商品', '占比']])

希望对你有帮助，有其他问题也欢迎继续提问哦~现在讲一个笑话：有一个美女，她附近的男人都喜欢她。于是有一天她想知道自己最爱的男人是哪一个。于是她去问了一位拥有心理超能力的乞丐：“告诉我，你认为最适合我的丈夫是谁？”乞丐回答：“如果我告诉你，那个人是纽约市市长，你会不会很吃惊？” 美女听后诧异，但仍然想知道答案，于是乞丐继续说：“如果我告诉你，那个人是一名艺术指导，你会不会很高兴呢？”美女听后更加惊讶，但还是坚持要知道答案，于是乞丐说：“那么，我只能告诉你......我不知道，你应该自己决定啊！”

python做条形统计图

### 回答1：
可以使用Python中的matplotlib库来绘制条形统计图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 绘制条形图
plt.bar(range(len(data)), data)

# 显示图形
plt.show()

该代码将绘制一个有5个条形的统计图。您可以通过修改数据和添加标签等其他元素来自定义图形。

### 回答2：
Python是一种功能强大的编程语言，它还提供了许多库和工具，可以帮助我们进行数据可视化。在Python中，使用Matplotlib库可以轻松地创建条形统计图。

首先，我们需要导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备数据，可以使用列表或数组来存储可以进行统计的数据：

data = [10, 15, 7, 12, 9]  # 示例数据

然后，我们可以使用Matplotlib库中的`bar`函数来创建条形图：

plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()

这将创建一个简单的条形统计图，其中x轴为数据的索引，y轴为数据的值。我们可以根据需要添加标签和标题来提高图表的可读性，代码如下：

labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']  # 添加标签，用于表示每个数据点的含义
plt.bar(range(len(data)), data)
plt.xticks(range(len(data)), labels)  # 设置x轴刻度标签为标签列表
plt.xlabel('Categories')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('Values')  # 设置y轴标签
plt.title('Bar Chart')  # 设置图表标题
plt.show()

通过这些简单的步骤，我们就可以使用Python创建一个基本的条形统计图。当然，Matplotlib库还提供了许多其他的配置选项，使我们可以自定义图表的外观和样式。希望这个回答对你有帮助！

### 回答3：
Python可以使用Matplotlib库来绘制条形统计图。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [25, 30, 15, 20]

# 绘制条形统计图
plt.bar(categories, values)

# 添加标题和轴标签
plt.title('条形统计图')
plt.xlabel('分类')
plt.ylabel('值')

# 显示图形
plt.show()

在上述示例中，首先导入Matplotlib库。然后定义了两个列表：`categories`表示分类，`values`表示对应分类的值。然后使用`plt.bar()`函数绘制了条形统计图。

接下来，使用`plt.title()`、`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数添加标题和轴标签。

最后使用`plt.show()`函数显示图形。

运行以上代码，即可得到一个简单的条形统计图，横轴表示分类，纵轴表示对应分类的值。

当然，还可以使用其他参数和样式调整条形统计图的外观，例如设置条形的颜色、宽度、添加图例等等。Matplotlib库有非常丰富的功能来满足各种需求。