很多人記了帳卻看不懂自己的花錢習慣。今天的目標很單純：把表格變成圖表。只要你有 expense.csv（Day16 建的那個），直接執行就能看到結果；若你還沒有檔案，程式會自動幫你產生示範資料。

你會學到

• 讀取 CSV、把「日期」轉成真正的日期型別
• 依「品項」加總金額 → 畫圓餅圖（支出結構）
• 依「月份」加總金額 → 畫長條圖（支出趨勢）

Python 小實作

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Heiti TC'

# 1) 讀檔；若找不到 expense.csv，就自動建立一份示範資料
csv_path = "expense.csv"
if not os.path.exists(csv_path):
    demo = pd.DataFrame({
        "日期": [
            "2025-07-28","2025-07-29","2025-07-30",
            "2025-08-01","2025-08-01","2025-08-02","2025-08-02",
            "2025-08-03","2025-08-04","2025-08-05","2025-08-06"
        ],
        "品項": ["早餐","午餐","捷運","早餐","咖啡","午餐","購物","晚餐","早餐","醫療","捷運"],
        "金額": [60,120,30,65,75,130,1200,180,55,500,30]
    })
    demo.to_csv(csv_path, index=False)
    print("未找到 expense.csv，已建立示範資料。")

# 2) 讀取資料與基本清理
df = pd.read_csv(csv_path)
# 確保欄位存在
required_cols = {"日期","品項","金額"}
if not required_cols.issubset(df.columns):
    raise ValueError(f"檔案需要包含欄位：{required_cols}")

# 轉日期、確保金額是數字
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"], errors="coerce")
df["金額"] = pd.to_numeric(df["金額"], errors="coerce")
df = df.dropna(subset=["日期","金額"])

# 3) 依品項加總 → 圓餅圖（支出結構）
cat_sum = df.groupby("品項")["金額"].sum().sort_values(ascending=False)

plt.figure(figsize=(6,6))
# autopct 會顯示百分比；startangle=90 讓第一塊從正上方開始
cat_sum.plot(kind="pie", autopct="%1.1f%%", startangle=90, counterclock=False)
plt.title("各品項支出佔比")
plt.ylabel("")  # 隱藏預設的 y 標籤
plt.tight_layout()
plt.show()

# 4) 依月份加總 → 長條圖（支出趨勢）
df["月份"] = df["日期"].dt.to_period("M").astype(str)
mon_sum = df.groupby("月份")["金額"].sum()

plt.figure(figsize=(8,4))
mon_sum.plot(kind="bar")
plt.title("每月總支出")
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("金額（元）")
plt.tight_layout()
plt.show()

# 5) 小摘要：Top 3 支出類別
print("=== Top 3 支出類別 ===")
print(cat_sum.head(3))

怎麼解讀這兩張圖？

• 圓餅圖：看「結構」——哪幾類最花錢？若「購物」或「外食」比例過高，就是優先優化的目標。
• 每月長條圖：看「趨勢」——哪個月特別高？對照生活事件（旅遊、醫療、搬家），找到原因後才好調整預算。

風險與隱私提醒：若使用真實帳單，請先移除／遮蔽個資（卡號、姓名、地址）；個人檔案避免上傳到公開空間。