Първата графика

Накратко: Графиката в matplotlib е фигура с оси: plot чертае линия, bar чертае стълбове, а заглавието, надписите на осите и легендата казват какво се вижда.

Проблем

„Покажи ми годината“

Управителят иска да види как върви годината. Вече знаеш как да сметнеш оборота по месеци: редовете на поръчките без отказаните, сбор по месец. Месецът е първите 7 знака на ordered_at, например „2026-03“:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
monthly = lines.groupby('month')['revenue'].sum()
monthly.round(2)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] monthly = lines.groupby('month')['revenue'].sum() monthly.round(2)

▶ ИзпълниВърни кода

Числата са верни, но от 12 реда трудно се вижда кое е върх и кое спад. Декември е 15 915,90 €, а януари е 7 228,20 €. Колко голям е спадът спрямо другите месеци? От таблица окото не го хваща. От линия го хваща веднага.

Идеята

Фигура и ос

В урока „Добре дошъл“ видя графика с един ред код. Сега ще видиш какво стои зад нея.

Графиката в matplotlib има два обекта:

• фигурата (Figure) е целият лист: размерът и записът във файл;
• оста (Axes) е полето с хоризонтала и вертикала, където се рисува.

plt.subplots() дава и двете: fig, ax = plt.subplots(). После рисуваш в оста. ax.plot(x, y) свързва точките с линия:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
monthly = lines.groupby('month')['revenue'].sum()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(monthly.index, monthly.values)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] monthly = lines.groupby('month')['revenue'].sum() fig, ax = plt.subplots() ax.plot(monthly.index, monthly.values)

▶ ИзпълниВърни кода

[графика] в текста на изхода значи, че графиката е без заглавие. Линията вече показва върха през декември и дупката след него. Липсват ѝ обаче три неща: заглавие, надписи на осите и месеци, които се четат.

По-точно, за любопитните

Тук и в Jupyter графиката се показва сама в края на клетката, затова няма plt.show(). В скрипт (python chart.py) я показваш с plt.show() или я записваш с fig.savefig('monthly.png'), иначе скриптът свършва и фигурата изчезва.

plt.plot(...) без fig, ax също рисува: тогава matplotlib сам взима „текущата“ ос. Това е удобно за една бърза графика, но при няколко оси не знаеш коя е текущата. Затова тук винаги рисуваме в изрична ос.

Идеята

Заглавие, надписи и етикети

Графика без надписи кара читателя да гадае. Оста има метод за всяко нещо:

• ax.set_title казва какво гледаш;
• ax.set_xlabel и ax.set_ylabel казват какво има по хоризонталата и по вертикалата;
• ax.tick_params(axis='x', labelrotation=45) завърта етикетите (tick labels), числата и имената под оста, за да не се застъпват;
• fig.tight_layout() подрежда листа, за да не се режат завъртените надписи.

marker='o' слага точка на всеки месец:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
monthly = lines.groupby('month')['revenue'].sum()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(monthly.index, monthly.values, marker='o')
ax.set_title('Оборот по месеци, €')
ax.set_xlabel('Месец')
ax.set_ylabel('Оборот, €')
ax.tick_params(axis='x', labelrotation=45)
fig.tight_layout()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] monthly = lines.groupby('month')['revenue'].sum() fig, ax = plt.subplots() ax.plot(monthly.index, monthly.values, marker='o') ax.set_title('Оборот по месеци, €') ax.set_xlabel('Месец') ax.set_ylabel('Оборот, €') ax.tick_params(axis='x', labelrotation=45) fig.tight_layout()

▶ ИзпълниВърни кода

Сега се вижда, че 11 месеца са между 7 000 и 10 000 €, а декември е над 15 000 €. Януари, февруари и септември са най-ниско. Защо е спадът през септември, ще разберем в проекта.

Пробвай

Поръчките по месеци

Начертай броя поръчки за всеки месец (без отказаните) като линия. Запиши броя в counts, а на графиката сложи заглавие и надписи на двете оси.

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
counts = ...
fig, ax = plt.subplots()
...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] counts = ... fig, ax = plt.subplots() ...

Провери▶ Изпълни

Идеята

Стълбове: ax.bar

Линията свързва точки и казва „оттук дотук нещо се е менило“. Това има смисъл за месеци, които вървят един след друг. Категориите не вървят една след друга: за тях рисуваш стълбове (bar chart) с ax.bar(имена, стойности).

Оборотът по категории иска името на категорията на всеки ред: продукт → category_id → име. Два map го дават:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
products = pd.read_csv('products.csv')
categories = pd.read_csv('categories.csv')
cat_of = products.set_index('id')['category_id']
cat_name = categories.set_index('id')['name']
lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name)
by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum()
print(len(by_cat), round(by_cat.sum(), 2), round(lines['revenue'].sum(), 2))
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(by_cat.index, by_cat.values)
ax.set_title('Оборот по категории, €')
ax.set_ylabel('Оборот, €')
ax.tick_params(axis='x', labelrotation=30)
fig.tight_layout()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] products = pd.read_csv('products.csv') categories = pd.read_csv('categories.csv') cat_of = products.set_index('id')['category_id'] cat_name = categories.set_index('id')['name'] lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name) by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum() print(len(by_cat), round(by_cat.sum(), 2), round(lines['revenue'].sum(), 2)) fig, ax = plt.subplots() ax.bar(by_cat.index, by_cat.values) ax.set_title('Оборот по категории, €') ax.set_ylabel('Оборот, €') ax.tick_params(axis='x', labelrotation=30) fig.tight_layout()

▶ ИзпълниВърни кода

Стълбовете са 6, а сборът им е 107 466,20 €. Оборотът за годината е 111 186,20 €. Липсват 3 720 €: подаръчната карта е без категория, map ѝ дава NaN, а groupby пропуска NaN тихо. Графиката изглежда наред. Затова преброй стълбовете и сравни сбора с оборота.

Пробвай

Всички категории

Начертай оборота по категории така, че подаръчната карта да е свой стълб. Запиши оборота по категории в by_cat, сложи заглавие и надпис на вертикалата.

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
products = pd.read_csv('products.csv')
categories = pd.read_csv('categories.csv')
cat_of = products.set_index('id')['category_id']
cat_name = categories.set_index('id')['name']
lines['category'] = ...
by_cat = ...
fig, ax = plt.subplots()
...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] products = pd.read_csv('products.csv') categories = pd.read_csv('categories.csv') cat_of = products.set_index('id')['category_id'] cat_name = categories.set_index('id')['name'] lines['category'] = ... by_cat = ... fig, ax = plt.subplots() ...

Провери▶ Изпълни

Идеята

Съкращението: df.plot

Series и DataFrame имат метод plot. Той вика matplotlib вместо теб: kind='line' (по подразбиране), kind='bar' и другите видове, които идват в следващите уроци. С ax=ax рисува в твоята ос. После я довършваш с методите на оста, както досега:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
products = pd.read_csv('products.csv')
categories = pd.read_csv('categories.csv')
cat_of = products.set_index('id')['category_id']
cat_name = categories.set_index('id')['name']
lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name).fillna('Подаръчна карта')
by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum()
fig, ax = plt.subplots()
by_cat.plot(kind='bar', ax=ax)
ax.set_title('Оборот по категории, €')
ax.set_ylabel('Оборот, €')
fig.tight_layout()
print(ax.get_xlabel())

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] products = pd.read_csv('products.csv') categories = pd.read_csv('categories.csv') cat_of = products.set_index('id')['category_id'] cat_name = categories.set_index('id')['name'] lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name).fillna('Подаръчна карта') by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum() fig, ax = plt.subplots() by_cat.plot(kind='bar', ax=ax) ax.set_title('Оборот по категории, €') ax.set_ylabel('Оборот, €') fig.tight_layout() print(ax.get_xlabel())

▶ ИзпълниВърни кода

pandas е сложил имената на категориите под стълбовете и ги е завъртял. Сложил е и надпис на хоризонталата: името на индекса, category. Заглавието и вертикалата са от твоя код.

Двата начина дават една и съща графика. ax.bar ти дава пълен контрол. df.plot спестява редове, когато данните вече са в Series или в таблица.

1. Създал си fig, ax = plt.subplots(). Къде рисува monthly.plot(ax=ax)?

В нова фигура, отделно от figНикъде, докато не извикаш plt.show()В оста ax: после ax.set_title слага заглавие на същата графика

Провери

Идеята

Няколко линии и легенда

Декември е върхът на годината. Всички категории ли растат еднакво? Две линии в една ос отговарят. Всеки ax.plot добавя линия, label ѝ дава име, а ax.legend() слага легендата: кутийка, която казва коя линия коя е:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
products = pd.read_csv('products.csv')
categories = pd.read_csv('categories.csv')
cat_of = products.set_index('id')['category_id']
cat_name = categories.set_index('id')['name']
lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name).fillna('Подаръчна карта')
by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum()
pv = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum')
print(pv[['Кухня', 'Млечни']].head(3).round(2))
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(pv.index, pv['Кухня'], label='Кухня')
ax.plot(pv.index, pv['Млечни'], label='Млечни')
ax.legend()
ax.set_title('Кухня и млечни по месеци, €')
ax.set_ylabel('Оборот, €')
ax.tick_params(axis='x', labelrotation=45)
fig.tight_layout()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] products = pd.read_csv('products.csv') categories = pd.read_csv('categories.csv') cat_of = products.set_index('id')['category_id'] cat_name = categories.set_index('id')['name'] lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name).fillna('Подаръчна карта') by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum() pv = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum') print(pv[['Кухня', 'Млечни']].head(3).round(2)) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(pv.index, pv['Кухня'], label='Кухня') ax.plot(pv.index, pv['Млечни'], label='Млечни') ax.legend() ax.set_title('Кухня и млечни по месеци, €') ax.set_ylabel('Оборот, €') ax.tick_params(axis='x', labelrotation=45) fig.tight_layout()

▶ ИзпълниВърни кода

Кухнята скача от 964,80 € през ноември на 3 240,60 € през декември, 3,4 пъти. После пада на 592,80 € през януари. Вероятно тиганът и ножовете се купуват за подарък. Млечните растат по-малко: от 2 792,10 € на 3 561,20 €.

Таблица с колона за всяка категория df.plot рисува наведнъж, по линия за колона, с легенда от имената на колоните. Това е причината в урока за pivot_table таблицата да е широка:

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
products = pd.read_csv('products.csv')
categories = pd.read_csv('categories.csv')
cat_of = products.set_index('id')['category_id']
cat_name = categories.set_index('id')['name']
lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name).fillna('Подаръчна карта')
by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum()
pv = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum')
fig, ax = plt.subplots()
pv.plot(ax=ax)
ax.set_title('Оборот по категории и месеци, €')
ax.set_ylabel('Оборот, €')
fig.tight_layout()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] products = pd.read_csv('products.csv') categories = pd.read_csv('categories.csv') cat_of = products.set_index('id')['category_id'] cat_name = categories.set_index('id')['name'] lines['category'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(cat_name).fillna('Подаръчна карта') by_cat = lines.groupby('category')['revenue'].sum() pv = lines.pivot_table(index='month', columns='category', values='revenue', aggfunc='sum') fig, ax = plt.subplots() pv.plot(ax=ax) ax.set_title('Оборот по категории и месеци, €') ax.set_ylabel('Оборот, €') fig.tight_layout()

▶ ИзпълниВърни кода

Седем линии в една ос вече се преплитат. Коя графика кога помага и как да покажеш много серии, без да се преплитат, е следващият урок.

Упражнение

Кой носи декември?

Двете големи групи категории са Храни и Дом (parent_id в categories.csv). Начертай оборота на всяка по месеци като две линии в една ос, с легенда, заглавие и надписи на осите. Таблицата по месец и група запиши в pv.

Pythonданни: таблиците на магазина

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

orders = pd.read_csv('year_orders.csv')
items = pd.read_csv('year_items.csv')
# Оборотът е без отказаните поръчки.
sold = orders[orders['status'] != 'cancelled']
lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id')
lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price']
lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7]
products = pd.read_csv('products.csv')
categories = pd.read_csv('categories.csv')
cat_of = products.set_index('id')['category_id']
cat_name = categories.set_index('id')['name']
parent_of = categories.set_index('id')['parent_id']
lines['group'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(parent_of).map(cat_name)
pv = ...
fig, ax = plt.subplots()
...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt orders = pd.read_csv('year_orders.csv') items = pd.read_csv('year_items.csv') # Оборотът е без отказаните поръчки. sold = orders[orders['status'] != 'cancelled'] lines = items.merge(sold, left_on='order_id', right_on='id') lines['revenue'] = lines['quantity'] * lines['unit_price'] lines['month'] = lines['ordered_at'].str[:7] products = pd.read_csv('products.csv') categories = pd.read_csv('categories.csv') cat_of = products.set_index('id')['category_id'] cat_name = categories.set_index('id')['name'] parent_of = categories.set_index('id')['parent_id'] lines['group'] = lines['product_id'].map(cat_of).map(parent_of).map(cat_name) pv = ... fig, ax = plt.subplots() ...

Провери▶ Изпълни

Тест

Провери се

1. Кой от двата обекта има set_title, set_xlabel и plot?

ax: оста, в която се рисуваplt: самата библиотекаfig: цялата картинка

2. Надписите на месеците под графиката се застъпват. Какво помага?

По-кратко заглавиеax.tick_params(axis='x', labelrotation=45) и после fig.tight_layout()ax.set_xlabel("Месец")

3. Пускаш същия код като файл chart.py в терминала и не виждаш нищо. Защо?

matplotlib работи само в браузъраЛипсва ax.legend()В скрипт графиката не се показва сама: трябва plt.show() или fig.savefig("chart.png")

4. Подаръчната карта е без категория. Колко стълба дава lines.groupby("category")["revenue"].sum() начертано с ax.bar?

6: групата с NaN изпада тихоГрешка: NaN не може да е ключ7: NaN е своя група

5. Начертал си две линии с ax.plot(...) и си извикал ax.legend(), но легендата е празна. Защо?

Линиите нямат label="…": легендата показва имената на линиитеДвете линии са с един цвятЛегендата иска plt.show()

Провери

Започни урока отначало

Свързани уроци

• Нужно отпреди: Типове и липсващи стойности · Групи: groupby · Съединяване: merge · Широко и дълго: pivot_table и melt
• Продължава в: Коя графика за какъв въпрос · Разпределения · Честни графики · Описание на данните
• Задачи по темата: Графики