¿Cómo trazar un gráfico de barras en Python usando un archivo CSV?

CSV significa «valores separados por comas», lo que significa que los valores se distinguen al poner comas y caracteres de nueva línea. Un archivo CSV proporciona un formato similar a una tabla que puede ser leído por casi todos los lectores de hojas de cálculo, como Microsoft Excel y Google Spreadsheet.

Un gráfico de barras usa etiquetas y valores donde la etiqueta es el nombre de una barra en particular y el valor representa la altura de la barra. Un gráfico de barras se usa comúnmente en el análisis de datos donde queremos comparar los datos y extraer los grupos más comunes o más altos.

En esta publicación, aprenderemos cómo trazar un gráfico de barras usando un archivo CSV. Hay muchos módulos disponibles para leer un archivo .csv como csv, pandas, etc. Pero en esta publicación leeremos manualmente el archivo .csv para tener una idea de cómo funcionan las cosas.

Funciones utilizadas

• La función pandas read_csv() se usa para leer un archivo csv.

Sintaxis:

read_csv («ruta del archivo»)

• La función bar() de Matplotlib se usa para crear un gráfico de barras

Sintaxis:

plt.bar(x, alto, ancho, fondo, alinear)

Método 1: usar pandas

Acercarse

• Módulo de importación
• Leer archivo usando la función read_csv()
• Trazar gráfico de barras
• Mostrar gráfico

Ejemplo:

Conjunto de datos en uso: haga clic aquí

# Import the necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  
  
# Initialize the lists for X and Y
data = pd.read_csv('C:\\Users\\Vanshi\\Desktop\\data.csv')
  
df = pd.DataFrame(data)
  
X = list(df.iloc[:, 0])
Y = list(df.iloc[:, 1])
  
# Plot the data using bar() method
plt.bar(X, Y, color='g')
plt.title("Students over 11 Years")
plt.xlabel("Years")
plt.ylabel("Number of Students")
  
# Show the plot
plt.show()

Producción:

Método 2: Usando Matplotlib

Acercarse

• Módulo de importación
• Abrir documento
• Leer datos
• Trazar gráfico de barras
• Mostrar gráfico

Programa:

Conjunto de datos en uso : Haga clic aquí para descargar este archivo.

# Import the modules
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Initialize a dictionary for months
data = dict()
  
# Read the data
with open('electronics.csv', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        
        # Store each line in the dictionary
        month, item, quantity = line.split(',')
          
        if month not in data:
            data[month] = []
        data[month].append((item, int(quantity)))
  
# Position of each subplot where 221 means 2 row,
# 2 columns, 1st index
positions = [221, 222, 223, 224]
  
# Colors to distinguish the plot
colors = ['r', 'g', 'b', 'y']
  
# Plot the subgraphs
for i, l in enumerate(data.keys()):
    plt.subplot(positions[i])
    data_i = dict(data[l])
    plt.bar(data_i.keys(), data_i.values(), color=colors[i])
    plt.xlabel(l)
  
# Show the plots
plt.show()

Producción: