學習使用 Matplotlib 來把資料視覺化吧！ Licensed by Adobe Stock

Meiko：「Hey，Jason 你說你要跟我講用 Python 畫圖觀察資料的方式，你打算教我什麼啊？」

Jason：「先想一下，平常在公司老闆請做銷售報表的時候，他們都會想看到什麼？」

Meiko：「歐，一般會想要看每天銷售量的變化吧？然後可能會想知道主力產品銷售的數目，然後因為銷售跟時間有很大的關聯性，通常都是週末銷售的數字會比較漂亮！歐，我想起來，這樣跟你前兩天跟我講的人力成本會有關係，訂單少的那幾天，也許就不用那麼多服務生了！」

Jason：「Okay，那我整理一下，我們可能會從幾個方向來看資料，比如說，可以用長條圖看每天銷售的狀況，可以用圓餅圖知道主力產品之間銷售的比例關係，可以用折線圖看看週間和週末的趨勢。」

Meiko：「哇，那我們趕快開始吧！」

Jason：「別急，拿到資料我們一樣先用.head()的方式，了解一下資料有哪些欄位。再用.describe()了解一下數值裡面的最大、最小和平均值。」

我大寶寶拉請到這個連結下載檔案後，再解壓縮，並且上傳到自己的 Colab 檔案上傳區，跟Day-20上傳 json 檔案是一樣的做法。

import pandas as pd
pdCurryInfo=pd.read_excel("currySalesAndServiceInfo_Total.xlsx",sheet_name="Sheet1")
pdCurryInfo.head()

Meiko：「看起來這份資料比前兩天的資料再多了 dayTime 這個欄位，MON 是什麼意思？」

Jaosn：「這是餐廳老闆報表，是星期一到星期日的代稱，會用三個字的簡寫代表英文星期幾的意思？MON 是星期一、TUE 是星期二 依此類推...SUN 就是星期天囉！」

Meiko：「好唷，那我們再來看.describe()有什麼有用的資訊？」

pdCurryInfo.describe()

Jason：「你看平均消費大約是 182元左右，然後顧客對於服務的品質評價還不錯，平均是 4 顆星...」

Meiko：「但好像就沒辦法直接看到銷售的資訊？」

Jason：「哈，因為這就是你需要做的工作拉！那我們就從代表銷售量的長條圖開始吧！在 Python 裡面有一個套件叫做 matplotlib，我們可以先引入 matplotlib 並且使用.pyplot來畫圖！」

import matplotlib.pyplot as plt
x_labels = ['A','B','C']
sales_num = [120,90,60]
plt.bar(x_labels,sales_num)
plt.show()

Meiko：「原來這樣就能畫出一張長條圖了呀！不過我看不太懂！」

Jason：「它其實有跡可循的拉，比如說我們先把 x 軸，和 y 軸想要表達的資料準備好，x_labels表示有三種品項 A、B、C，然後針對這 3 種品項，我們有他們對應的銷售資料sales_num，接下來就是用到plt.bar(x,y)這個方法，把前述x_labels放到 x 的位置，把sales_num放到 y 的位置，最後再用plt.show()的方式，就能畫出圖來囉！」

Meiko：「真的耶，一點都不難！」

Jason：「那接下來就換你拉，請你把日式餐廳一週裡每天的訂單數，用長條圖畫出來！」

Meiko:「一週裡每天的訂單數，那我要先去把這個資料找到才行，不過 x 軸的資訊好像比較簡單，我先做這個好了！先把星期一到星期天的英文名列出來。」

weekNameList=['MON','TUE','WED','THU','FRI','SAT','SUN' ]

Jason：「接下來就是 y 軸的資料囉，你還記得可以用什麼嗎？」

Meiko：「應該可以用.group_by吧！剛好已經有每天的資料，我可以先用這個欄位來分開。」

eachDay=pdCurryInfo.groupby('dayTime')
eachDay.size()

Meiko：「我要怎麼印出特定某一天有多少訂單啊？」

Jason：「你記得.get_group嗎？你可以把剛剛分好的 eachDay 接著用.get_group(某一天)的方式，去把那天的訂單數印出來！」

len(eachDay.get_group("MON"))

Meiko：「歐，所以我們有星期一的資料，那代表如果我把 weekNameList 裡面每一天都跑過，就可以得到一週的資料了！」

Jason：「所以，應該會長這個樣子！我先幫你把整理資料的部份做完了，接下來圖表的部分就交給你了！」

weekNameList=['MON','TUE','WED','THU','FRI','SAT','SUN' ]
order_num_list=list()
for i in range(len(weekNameList)):
  weekName=weekNameList[i]
  order_num=len(eachDay.get_group(weekName))
  order_num_list.append(order_num)
  print (weekName,order_num)

Meiko：「等一下，你多寫了一個order_num_list是做什麼用的？」

Jason：「那是為了存你前一個步驟，把特定日期的order_num裡面的值，因為它是每天的訂單數量這樣我們接下來就可以把這個值當作是 y 軸的內容！」

Meiko：「Okay，那我知道了，x 軸是weekNameList，那麼 y 軸就是order_num_list囉，那我照你上面的例子把plt.bar()的內容寫出來，再用plt.show()印出來！」

import matplotlib.pyplot as plt
weekNameList=['MON','TUE','WED','THU','FRI','SAT','SUN' ]
plt.bar(weekNameList,order_num_list)
plt.show()

Jason:「不錯唷，馬上就印出來了！」

Meiko：「不過，Jason，一般圖表不都是有橫坐標、縱座標的名稱嗎？這張圖好像少了耶什麼？」

Jason：「沒錯，差了一點資訊，在 matplotlib 裡面，會有title代表標題，xlabel和ylabel就分別是 x 軸和 y 軸的名稱。我們再補充一下資訊。」

import matplotlib.pyplot as plt
weekNameList=['MON','TUE','WED','THU','FRI','SAT','SUN' ]
plt.bar(weekNameList,order_num_list)
plt.title("Week Sales")
plt.xlabel('Week Day')
plt.ylabel('Order Count')
plt.show()

Meiko：「這樣就清楚多囉！」

Jason：「那我們繼續囉，現在有一整週的訂單資料，接下來我們就要來看，日式餐廳裡面每個主餐的銷售量囉！」

Meiko：「這樣老闆就有辦法知道哪個主餐賣得比較好，看是否要調整菜單？」

Jason：「這是一個不錯的方向唷！」

Meiko：「那我一樣用group_by把content整理一下，」

maindish=pdCurryInfo.groupby('content')
maindish.size()

Meiko：「恩，我可能還要知道一下日式餐廳的主餐有哪些？目前看來每個餐點都有『甘口』、『辛口』的差別。」

Jason：「主要有 4 種主餐『牛肉咖喱』、『豬排咖哩』、『雞肉咖哩』、『可樂餅咖哩』！」

content_type=['牛肉咖喱','豬排咖哩','雞肉咖哩','可樂餅咖哩']

Meiko：「可是因為我們'content'這個欄位裡面是把口味直接寫在一起，要想一下怎麼知道特定主菜如何計算？」

Jason：「我幫你整理一下，在這一週裡面 4 種主菜，分別賣出的份數如下...」

content_total=['甘口牛肉咖喱','辛口牛肉咖喱','甘口豬排咖哩','辛口豬排咖哩','甘口雞肉咖哩','辛口雞肉咖哩','甘口可樂餅咖哩','辛口可樂餅咖哩']
maindish_count_list=list()
beef=0
pork=0
chicken=0
croquette=0
for i in range(len(content_total)):
  content=content_total[i]
  maindish_count=len(maindish.get_group(content))
  maindish_count_list.append(maindish_count)
  print (content,maindish_count)

order_sales=[187,158,176,147]

Meiko：「所以我們接下來就可以來畫圓餅圖囉！」

Jason：「哈哈，對啊，我把剛幫你整理出來 4 種主菜的銷售狀況，搭配標籤labels就可以用plt.pie去畫出來一個完整的圓餅圖囉！」

labels = ['beef','pork','chicken','croquette']      # 製作圓餅圖的類別標籤
order_sales=[187,158,176,147]
maindish_dist = order_sales                         # 製作圓餅圖的數值

plt.pie(maindish_dist,                  # 數值
        labels = labels,                # 標籤
        autopct = "%1.1f%%",            # 將數值百分比並留到小數點一位
        pctdistance = 0.5,              # 數字距圓心的距離
        textprops = {"fontsize" : 16},  # 文字大小
        shadow=True)                    # 設定陰影

 
plt.axis('equal')     # 使圓餅圖比例相等
plt.title("Pie chart of curry sales", {"fontsize" : 18})  # 設定標題及其文字大小
plt.show()

Meiko：「哇，看起來也蠻專業的耶！」

Jaosn：「當然囉，matplotlib 相當完整，所以想要表達的內容，應跟都可以在 plt.pie()參數裡面寫出來，該怎麼設定你就照著裡面的做法就可以囉！」

Meiko：「看來一點也不難麻，我想餐廳老闆最重視的應該是業績吧，要怎麼樣從資料裡面把業績整理起來給老闆看？」

Jason：「沒錯，你可以用每天來區分，我教你用一招很快的方式找到星期一的銷售量！」

pdCurryInfo[pdCurryInfo['dayTime']=='MON'].price.sum()

Meiko：「歐，Jason 只要一行程式碼就搞定了呀！」

Jason：「對啊，我先用判斷是，先去 pdCurryInfo裡面當欄位dayTime=='MON代表我要看星期一的時間，接著外層有一個pdCurryInfo[內層判斷].price.sum()就是去找到'price'欄位，再用.sum()累加起來，一行就搞定了啊！」

Meiko：「那我就要接著用for-loop把每一天的銷售量寫出來囉！」

weekSales=list()
for i in range(len(weekNameList)):
  weekName=weekNameList[i]
  weekSale=pdCurryInfo[pdCurryInfo['dayTime']==weekName].price.sum()
  weekSales.append(weekSale)
print (weekSales)

Jason：「最後，很快地，我們也可以用plt.plot(x,y)把一週的銷售量找出來！x 軸就可以帶入weekNameList，然後 y 軸就可以帶入weekSales！」

plt.plot(weekNameList,weekSales)
plt.title('Week Sales')
plt.xlabel('Week Day')
plt.ylabel('Sale')
plt.show()

Meiko：「那如果我想合併訂單和銷售量的資訊，要怎麼辦？說不定可以看出來什麼趨勢？」

Jason：「可以呀，不過要多做一點事就是...像下面這樣，我們要用到.sublplots()的方式，設定fig還有兩個 axis，分別是 ax1 和 ax2 這樣我們才能畫出 2 個不同的 Y 座標軸。當然囉，因為 X 座標軸都是同樣的資訊，我們就不用重新設定！」

#設定資料
data1 = order_num_list
data2 = weekSales
t = weekNameList

#Plot graph with 2 y axes
fig, ax1 = plt.subplots()

#畫出訂單數長方圖
ax1.bar(t, data1)
ax1.set_xlabel('Week Day')

# 將資料 1 設定成藍色
ax1.set_ylabel('Order Count', color='b')
[tl.set_color('b') for tl in ax1.get_yticklabels()]

#利用.twinx()在右方畫出 sales  的 y 軸，並劃出銷售額折線圖
ax2 = ax1.twinx()
#Plot a line
ax2.plot(t, data2, 'r-')

# 將資料 2 設定成紅色
ax2.set_ylabel('Sales', color='r')
[tl.set_color('r') for tl in ax2.get_yticklabels()]
plt.title('Sales and Orders')
plt.show()

Meiko：「哇，這張圖蠻厲害的，同時有訂單數還有銷售額！我看到有.twinx()這是什麼？」

Jason：「它就是告訴程式說我要在同一張圖有 2 個不同的 y 軸座標！」

Meiko：「那[tl.set_color('r') for tl in ax2.get_yticklabels()]這個好像自兩段程式碼都有出現？」

Jason：「這個只是要讓左邊的 y 軸座標顏色和長方圖一樣，右邊的 y 軸座標顏色和折線圖一樣囉！」

Meiko：「這樣我就完全懂了，那這張圖綁在一起看，能夠看出什麼額外的資訊嗎？」

Jason：「明顯看到訂單數量是和銷售額可能有正相關，如果想知道更細部的資訊，可能要有多幾個星期的資料！但是通常老闆看到這樣的現象，就知道應該要想辦法多贈加訂單，就可以帶更多生意了！」

Meiko：「說不定老闆已經開始思考跟外送平台合作，多做一些外送的生意，就可以增加訂單了！」

Jason：「不錯唷！這樣不需要增加餐廳內的空間，還可以增加訂單數量！真是一個好方法，」

牛刀小試

我大寶寶～拉，今天我們談了用 Matplotlib ，將資料用圖檔的方式呈現出來，透過長方圖、圓餅圖及曲線圖，把餐廳的銷售資料做一番整理，除了學會如何撰寫程式畫出圖檔之外，過程中我們也做了一些資料處理的工作，這些必要的先期準備工作做完，才做得到資料視覺化。此外，重點還是觀察這些資料後，能夠做出什麼商業決策，這才是最有價值的一部分唷！

給大寶寶留言、分享、鼓勵

歡迎登入留言跟我分享你的想法唷！(登入不麻煩，點一下 FB 登入就可以留言了！)

1.喜歡這樣方式學 Python 的朋友請留言『+1』
2.如果前面的內容忘記了，趕快看一下大寶寶這一系列的看對話學 Python 資料分析，用情境故事帶你入門的列表！就能夠繼續 Happy Coding 囉！