数据分析（Python）贡献度分析—

帕累托法则

在任何特定群体中，重要的因子通常只占少数，而不重要的因子则占多数，因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。

数据展示

代码实现

#-*- coding: utf-8 -*-
#菜品盈利数据 帕累托图
from __future__ import print_function
import pandas as pd#初始化参数
dish_profit = 'dish.xls' #餐饮菜品盈利数据
data = pd.read_excel(dish_profit, index_col = u'菜品ID')
data = data[u'盈利'].copy()
data = data.sort_values(ascending = False)#逆序排序import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号plt.figure()
data.plot(kind='bar')
plt.ylabel(u'盈利（元）')
p = 1.0*data.cumsum()/data.sum()
p.plot(color = 'r', secondary_y = True, style = '-o',linewidth = 2)
plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy = (6, p[6]), xytext=(6*0.9, p[6]*0.9), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) #添加注释，即85%处的标记。这里包括了指定箭头样式。
plt.ylabel(u'盈利（比例）')
plt.show()

帕累托图展示

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