Facebook
From lelelek, 5 Years ago, written in Python.
Embed
Download Paste or View Raw
Hits: 210
  1. import pandas as pd
  2. import numpy as np
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. import xlrd
  5. import openpyxl
  6.  
  7. #1Stwórz wykres liniowy, który wyświetli liczbę urodzonych dzieci dla każdego roku.
  8. xlsx = pd.ExcelFile('bachory.xlsx')
  9. df = pd.read_excel(xlsx, columns=['Rok','Imię','Liczba','Płeć'])
  10.  
  11. grupa = df.groupby(['Rok']).agg({'Liczba':['sum']})
  12. print(grupa)
  13. wykres = grupa.plot.bar()
  14. wykres.set_ylabel('Liczba')
  15. wykres.set_xlabel('Rok')
  16. wykres.legend()
  17. plt.title('Liczba urodzonych dzieci w danym roku')
  18. plt.show()
  19.  
  20. #2Stwórz wykres słupkowy, który wyświetli liczbę urodzonych chłopców i dziewczynek z całego zbioru.
  21. xlsx = pd.ExcelFile('bachory.xlsx')
  22. df = pd.read_excel(xlsx, columns=['Rok','Imię','Liczba','Płeć'])
  23.  
  24. grupa = df.groupby(['Płeć']).agg({'Liczba':['sum']})
  25. print(grupa)
  26. wykres = grupa.plot.bar()
  27. wykres.set_ylabel('Liczba')
  28. wykres.set_xlabel('Płeć')
  29. wykres.legend()
  30. plt.title('Liczba urodzonych chłopców i dziewczynek')
  31. plt.show()
  32. #3Wykres kołowy z wartościami % ukazującymi ilość urodzonych chłopców i dziewczynek w ostatnich 5 latach z
  33. #datasetu.
  34. xlsx = pd.ExcelFile('bachory.xlsx')
  35. df = pd.read_excel(xlsx, columns=['Rok','Imię','Liczba','Płeć'])
  36. df=df[((df.Rok>2012) & (df.Rok<2018))]
  37. grupa = df.groupby(['Rok','Płeć']).agg({'Liczba':['sum']})
  38. wykres = grupa.plot.pie(subplots=True, autopct='%.2f % %', fontsize=8,
  39. figsize=(6, 6))
  40. plt.title('Bachorki')
  41. plt.show()
  42. #4Z repozytorium UCI (http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) pobierz dataset Iris i za pomocą wykresu
  43. #punktowego (scattered) wyświetl wartość 2 wybranych cech tego datasetu. Dla każdego rodzaju kwiatu użyj
  44. #innego koloru na wykresie. Przykład można znaleźć w galerii wykresów biblioteki matplotlib - link w materiałach
  45. #matplotlib.
  46.  
  47.  
  48.  
  49. #Wyświetl na pomocą wykresu słupkowego ilość złożonych zamówień przez poszczególnych sprzedawców (zbiór
  50. #danych zamówienia.csv).
  51.  
  52. df = pd.read_csv('Zamowienia.csv', delimiter=';')
  53. grupa = df.groupby(['Sprzedawca']).agg({'idZamowienia':['sum']})
  54. print(grupa)
  55. wykres = grupa.plot.bar()
  56. wykres.set_ylabel('ilosc zamowien')
  57. wykres.set_xlabel('Sprzedawca')
  58. wykres.legend()
  59. plt.title('zamowienia od sprzedawcy')
  60. plt.show()