绘制交互式基础图形 1.训练要点 (1)掌握漏斗图的绘制方法 (2)掌握词云图的绘制方法 2.需求说明 某商场在不同地点投放了5台自动售货机,编号分别为A、B、C、D、E,同时记录了2017年6月每台自动售货机的商品销售数据。为了了解各商品的销售情况,以二级类别进行分类,统计排名前5的商品类别销售额,并绘制漏斗图,同时根据商品的销售数量、商品名称绘制词云图。
时间: 2024-02-05 15:10:33 浏览: 136
1. 训练要点:
- 学习如何使用Python的matplotlib库绘制漏斗图和词云图;
- 熟悉数据的预处理和清洗,以便于可视化的呈现。
2. 需求说明:
为了了解各商品的销售情况,我们需要统计排名前5的商品类别销售额,并绘制漏斗图,同时根据商品的销售数量、商品名称绘制词云图。
具体步骤如下:
- 数据预处理:读取数据并进行清洗和整理,将数据按照二级类别进行分类,并统计每个类别的销售额和销售数量。
- 绘制漏斗图:使用matplotlib库绘制漏斗图,并将前5个类别的销售额呈现在漏斗图上。
- 绘制词云图:使用Python的wordcloud库绘制词云图,并将销售数量作为词云图的权重,商品名称作为词云图的内容。
以下是一个可能的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
# 数据预处理
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
df = df.groupby(["二级类别", "商品名称"]).agg({"销售数量": "sum", "销售额": "sum"}).reset_index()
df_top5 = df.groupby("二级类别").sum().sort_values(by="销售额", ascending=False).head(5)
# 绘制漏斗图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.barh(df_top5.index, df_top5["销售额"])
ax.invert_yaxis()
ax.set_xlabel("销售额")
ax.set_ylabel("商品类别")
ax.set_title("排名前5的商品类别销售额漏斗图")
# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color="white").generate_from_frequencies(dict(zip(df["商品名称"], df["销售数量"])))
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.title("商品销售数量词云图")
plt.show()
```
请注意,以上代码仅供参考,实际项目中可能需要根据数据的具体情况进行调整。