![\"Pareto-Diagramm](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pareto_chart1.png\")
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Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Erstellung eines Pareto-Diagramms in Python.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir f\u00fchren eine Umfrage durch, bei der wir 350 verschiedene Personen bitten, ihre Lieblingsgetreidemarke zwischen den Marken A, B, C, D und E zu nennen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Pandas-DataFrame erstellen, um die Umfrageergebnisse zu speichern:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um das Pareto-Diagramm zu erstellen:<\/span><\/span> <\/p>\n Auf der X-Achse werden die verschiedenen Marken in der Reihenfolge der h\u00f6chsten bis niedrigsten H\u00e4ufigkeit angezeigt.<\/span><\/p>\n Die linke Y-Achse zeigt die H\u00e4ufigkeit jeder Marke und die rechte Y-Achse zeigt die kumulative H\u00e4ufigkeit der Marken.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen zum Beispiel sehen:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen die Balkenfarben und die Gr\u00f6\u00dfe der kumulativen Prozentlinie \u00e4ndern, um dem Pareto-Diagramm das gew\u00fcnschte Aussehen zu verleihen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnten zum Beispiel die Balken in Rosa und die Linie in Lila und etwas dicker \u00e4ndern:<\/span> <\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere g\u00e4ngige Visualisierungen in Python erstellen:<\/span><\/p>\n So erstellen Sie eine Glockenkurve in Python<\/a> Ein Pareto-Diagramm ist ein Diagrammtyp, der geordnete H\u00e4ufigkeiten von Kategorien sowie kumulative H\u00e4ufigkeiten von Kategorien anzeigt. Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Erstellung eines Pareto-Diagramms in Python. Schritt 1: Erstellen Sie die Daten Angenommen, wir f\u00fchren eine Umfrage durch, bei der wir 350 verschiedene Personen bitten, ihre Lieblingsgetreidemarke zwischen den Marken A, B, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' count<\/span> ': [97, 140, 58, 6, 17, 32]})\ndf. index<\/span> = ['B', 'A', 'C', 'F', 'E', 'D']\n\n#sort DataFrame by count descending\n<\/span>df = df. sort_values<\/span> (by=' count<\/span> ', ascending= False<\/span> )\n\n#add column to display cumulative percentage\n<\/span>df[' cumperc<\/span> '] = df[' count<\/span> ']. cumsum<\/span> ()\/df[' count<\/span> ']. sum<\/span> ()*100\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tcount cumperc\nAt 140 40.000000\nB 97 67.714286\nC 58 84.285714\nD 32 93.428571\nE 17 98.285714\nF 6 100.000000<\/strong><\/pre>\n Schritt 2: Erstellen Sie das Pareto-Diagramm<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nfrom<\/span> matplotlib. ticker<\/span> import<\/span> PercentFormatter\n\n#define aesthetics for plot\n<\/span>color1 = ' steelblue<\/span> '\ncolor2 = ' red<\/span> '\nline_size = 4\n\n#create basic bar plot\n<\/span>fig, ax = plt. subplots<\/span> ()\nax. bar<\/span> (df. index<\/span> , df[' count<\/span> '], color=color1)\n\n#add cumulative percentage line to plot\n<\/span>ax2 = ax. twinx<\/span> ()\nax2. plot<\/span> ( df.index<\/span> , df[' cumperc<\/span> '], color=color2, marker=\" D<\/span> \", ms=line_size)\nax2. yaxis<\/span> . set_major_formatter<\/span> (PercentFormatter())\n\n#specify axis colors\n<\/span>ax. tick_params<\/span> (axis=' y<\/span> ', colors=color1)\nax2. tick_params<\/span> (axis=' y<\/span> ', colors=color2)<\/span>\n\n#display Pareto chart\nplt. show<\/span> ()\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<\/p>\n\n
Schritt 3: Passen Sie das Pareto-Diagramm an (optional)<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nfrom<\/span> matplotlib. ticker<\/span> import<\/span> PercentFormatter\n\n#define aesthetics for plot\n<\/span>color1 = ' pink<\/span> '\ncolor2 = '<\/span> purple<\/span> '\nline_size = 6\n\n#create basic bar plot\n<\/span>fig, ax = plt.<\/span> subplots<\/span> ()\nax.<\/span> bar<\/span> (df.<\/span> index<\/span> , df['<\/span> count<\/span> '], color=color1)\n\n#add cumulative percentage line to plot\n<\/span>ax2 = ax.<\/span> twinx<\/span> ()\nax2.<\/span> plot<\/span> (df.index<\/span> , df['<\/span> cumperc<\/span> '], color=color2, marker=\"<\/span> D<\/span> \", ms=line_size<\/span> )<\/span>\nax2.<\/span> yaxis<\/span> .<\/span> set_major_formatter<\/span> (PercentFormatter())\n\n#specify axis colors\n<\/span>ax.<\/span> tick_params<\/span> (axis='<\/span> y<\/span> ', colors=color1)\nax2.<\/span> tick_params<\/span> (axis='<\/span> y<\/span> ', colors=color2)<\/span><\/span>\n\n#display Pareto chart\n<\/span>plt. show<\/span> ()<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pareto_chart2.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So erstellen Sie ein Ogive-Diagramm in Python<\/a>
So erstellen Sie ein Stamm- und Blattdiagramm in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"