![\"Grafico](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pareto_chart1.png\")
<\/p>\n
Questo tutorial fornisce un esempio passo passo della creazione di un grafico di Pareto in Python.<\/span><\/p>\n Supponiamo di condurre un sondaggio in cui chiediamo a 350 persone diverse di identificare la loro marca di cereali preferita tra le marche A, B, C, D ed E.<\/span><\/p>\n Possiamo creare il seguente DataFrame panda per contenere i risultati del sondaggio:<\/span><\/p>\n Possiamo usare il seguente codice per creare il diagramma di Pareto:<\/span><\/span> <\/p>\n L’asse X mostra i diversi marchi ordinati dalla frequenza pi\u00f9 alta a quella pi\u00f9 bassa.<\/span><\/p>\n L’asse Y di sinistra mostra la frequenza di ciascun marchio mentre l’asse Y di destra mostra la frequenza cumulativa dei marchi.<\/span><\/p>\n Ad esempio, possiamo vedere:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Puoi modificare i colori delle barre e la dimensione della linea percentuale cumulativa per far s\u00ec che il grafico di Pareto appaia come desideri.<\/span><\/p>\n Ad esempio, potremmo cambiare le barre in rosa e la linea in viola e leggermente pi\u00f9 spessa:<\/span> <\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come creare altre visualizzazioni comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come creare una curva a campana in Python<\/a> Un grafico di Pareto \u00e8 un tipo di grafico che mostra le frequenze ordinate delle categorie nonch\u00e9 le frequenze cumulative delle categorie. Questo tutorial fornisce un esempio passo passo della creazione di un grafico di Pareto in Python. Passaggio 1: creare i dati Supponiamo di condurre un sondaggio in cui chiediamo a 350 persone diverse […]<\/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 Passaggio 1: creare i dati<\/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 Passaggio 2: crea il grafico di Pareto<\/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
Passaggio 3: personalizza il grafico di Pareto (facoltativo)<\/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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come creare un grafico a ogiva in Python<\/a>
Come creare un diagramma di steli e foglie in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"