「二八法則」的數據可視化：用帕累托圖進行數據分析

#?導入所需的庫
import?numpy?as?np
import?pandas?as?pd
import?matplotlib?as?mpl
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?matplotlib.image?as?image

#?正常顯示中文標簽
mpl.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']

#?自動適應布局
mpl.rcParams.update({'figure.autolayout':?True})

#?正常顯示負號
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False

#?禁用科學計數法
pd.set_option('display.float_format',?lambda?x:?'%.2f'?%?x)?

#?定義顏色，主色：藍色，輔助色：灰色，互補色：橙色
c?=?{'藍色':'#00589F',?'深藍色':'#003867',?'淺藍色':'#5D9BCF',
?????'灰色':'#999999',?'深灰色':'#666666',?'淺灰色':'#CCCCCC',
?????'橙色':'#F68F00',?'深橙色':'#A05D00',?'淺橙色':'#FBC171'}

#?數據源路徑
filepath='./data/帕累托圖數據源.xlsx'

#?讀取?Excel文件
df?=?pd.read_excel(filepath)

#?定義畫圖所需的數據
x?=?df['原因']
y?=?df['頻次']

#?讓折線圖從坐標原點開始
x2?=?np.arange(len(x)+1)?-?0.5
#?計算累計頻次
y_cumsum?=?[0]?+?list(y.cumsum())
#?計算累計百分比
y2?=?y.cumsum()/y.sum()

#?使用「面向對象」的方法畫圖
fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(8,?6))

#?設置標題
ax.set_title('\n%.1f%%'?%?(y_cumsum[2]/y.sum()*100)?+?'的質量問題是由20%的原因引起的\n',?
?????????????fontsize=26,?loc='left',?color=c['深灰色'])

#?用灰色方框代表總體的大小，體現每個數據的占比關系
ax.bar(x,?y.sum(),?width=1,?color='w',?edgecolor=c['淺灰色'],?zorder=0)

#?畫柱形圖
ax.bar(x,?y,?width=1,?color=c['藍色'],?edgecolor=c['淺灰色'],?zorder=1)

#?畫折線圖
ax.plot(x2,?y_cumsum,?ls='-',?lw=2,?color=c['橙色'],?label='累計百分比',?zorder=2)

#?標記體現二八法則的虛線
ax.hlines(y_cumsum[2],?-0.5,?1.5,?color=c['橙色'],?ls='--')
ax.vlines(1.5,?0,?y_cumsum[2],?color=c['橙色'],?ls='--')

#?隱藏邊框
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)

#?設置圖形的位置，減少空白
ax.spines['left'].set_position(('data',?-0.51))

#?隱藏?X?軸的刻度線
ax.tick_params(axis='x',?which='major',?length=0)
ax.tick_params(axis='y',?which='major',?length=0)
ax.set_yticklabels([])

#?設置坐標標簽字體大小和顏色
ax.tick_params(labelsize=16,?colors=c['深灰色'])

#?設置數據標簽
for?a,?a2,?b,?b2,?b3?in?zip(x,?x2[1:],?y,?y_cumsum[1:],?y2):
????ax.text(a,?b,?'%.0f'?%?b,?ha='center',?va=?'bottom',?fontsize=16,?color=c['藍色'])


#?標記?Y?軸標題
ax.text(-1,?y.sum(),?'頻\n次',?fontsize=16,?va='top',?color=c['藍色'])

#?標記線條含義
ax.text(1.5,?y_cumsum[2]+10,?'累計%.1f%%?'?%?(y_cumsum[2]/y.sum()*100),?fontsize=16,?color=c['橙色'],?va='bottom',?ha='right',?zorder=5)

plt.show()