1. # coding=utf-8
    2. import pandas as pd
    3. from matplotlib import pyplot as plt
    4. file_path = "./starbucks_store_worldwide.csv"
    5. df = pd.read_csv(file_path)
    6. #使用matplotlib呈现出店铺总数排名前10的国家
    7. #准备数据
    8. data1 = df.groupby(by="Country").count()["Brand"].sort_values(ascending=False)[:10]
    9. _x = data1.index
    10. _y = data1.values
    11. #画图
    12. plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
    13. plt.bar(range(len(_x)),_y)
    14. plt.xticks(range(len(_x)),_x)
    15. plt.show()
    1. # coding=utf-8
    2. import pandas as pd
    3. from matplotlib import pyplot as plt
    4. from matplotlib import font_manager
    5. my_font = font_manager.FontProperties(fname="/Library/Fonts/Songti.ttc")
    6. file_path = "./starbucks_store_worldwide.csv"
    7. df = pd.read_csv(file_path)
    8. df = df[df["Country"]=="CN"]
    9. #使用matplotlib呈现出店铺总数排名前10的国家
    10. #准备数据
    11. data1 = df.groupby(by="City").count()["Brand"].sort_values(ascending=False)[:25]
    12. _x = data1.index
    13. _y = data1.values
    14. #画图
    15. plt.figure(figsize=(20,12),dpi=80)
    16. # plt.bar(range(len(_x)),_y,width=0.3,color="orange")
    17. plt.barh(range(len(_x)),_y,height=0.3,color="orange")
    18. plt.yticks(range(len(_x)),_x,fontproperties=my_font)
    19. plt.show()