python柱状图加百分比_关于Python数据分析进行整理柱状图加百分比

问题分析

Python数据分析作为现在时兴的技术，有着以下几种优势：

1、面向对象语言。(相对于面向过程的语言拥有可维护性、可读性)

2、强大的标准库，代码量极少。

3、海量第三方模块

在这里我们使用Python数据分析来完成产品贡献度分析的工作，作为柱状图和百分比的分析图表也具有更直观的分析体验。对于数据可视化的应用也有着重要的意义。

贡献度分析也称为帕累托分析，其原理简单来说就是20/80定律，即为80%的利润常常来自于20%的产品，那么为了能够更好的推广产品，加大力度进行投入资金、重点宣传对于企业来说可以带来更大的收入。那么，我们在实际应用中应该如何进行分析、找到这20%的产品并且用图表进行显示就成为了企业更关注的问题。

解决方案

首先我们了解一个公式：

累计贡献率(%)=(累加销售收入/销售总收入)×100%

通过上面的公式，累计贡献率在接近80%的时候，找到该产品在图标中相应的位置进行标注。

(注明：我们说的80/20法则只能说是一个比喻和实用的标准，真正的比例不一定正好是80%：20%，80/20法则表明在多数情况下该关系很可能是不平衡的，并且接近80/20。)

在Python的Matplotlib图表中提供了一个方法：annotate()方法，这种方法常常用于给图标上的数据添加文本标注，并且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。常用的参数如下：

s：标注文本的内容

xy：设置箭头尖的坐标(传入一个元组)

xytest：设置标注内容显示的起始位置(传入

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