Siła odcienia

Python dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

Chris Cardillo

Data Scientist

Nasz wykres słupkowy

Wykres

Przychody według sklepu – wersja finalna.png

Dane źródłowe wykresu

Dane stanowiące podstawę wykresu.png

Bardziej szczegółowy wykres słupkowy

Dane źródłowe nowego wykresu

Dane według sklepu owocowego, posortowane według sklepu i nazwy.png

Bardziej szczegółowy wykres słupkowy

Dane źródłowe nowego wykresu

Dane według sklepu owocowego, posortowane według sklepu i nazwy.png

Nowy wykres

Przychody według sklepu – podział na owoce.png

Hue

sns.barplot(x='store',
            y='revenue',
            data=fruit_store_summary,
            hue='product_name')

Przychody według sklepu – podział na owoce.png

plt.legend()

sns.barplot(x='store',
            y='revenue',
            data=fruit_store_summary,
            hue='product_name')

plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))

Przychody według sklepu – podział na owoce.png

Wszystko razem

sns.set_style('whitegrid')

sns.barplot(x='store',
            y='revenue',
            data=fruit_store_summary,
            hue='product_name')

plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))

plt.title('Revenue by Store - Fruit Breakdown')
plt.xlabel('Store')
plt.ylabel('Revenue (USD)')
sns.despine()
plt.show()

Przychody według sklepu – podział na owoce.png

Czas na ćwiczenia!

Python dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych