¿Cómo hacer un diagrama de Pareto en Python?

Este team de trabajo ha pasado horas buscando para darle soluciones a tus interrogantes, te regalamos la soluciones de modo que nuestro objetivo es resultarte de mucha ayuda.

Solución:

Probablemente desee crear una nueva columna con el porcentaje y trazar una columna como un gráfico de barras y la otra como un gráfico de líneas en dos ejes.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter

df = pd.DataFrame('country': [177.0, 7.0, 4.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0])
df.index = ['USA', 'Canada', 'Russia', 'UK', 'Belgium', 'Mexico', 'Germany', 'Denmark']
df = df.sort_values(by='country',ascending=False)
df["cumpercentage"] = df["country"].cumsum()/df["country"].sum()*100


fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df.index, df["country"], color="C0")
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(df.index, df["cumpercentage"], color="C1", marker="D", ms=7)
ax2.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter())

ax.tick_params(axis="y", colors="C0")
ax2.tick_params(axis="y", colors="C1")
plt.show()

Otra forma es usando el secondary_y parámetro sin usar twinx():

df['pareto'] = 100 *df.country.cumsum() / df.country.sum()
fig, axes = plt.subplots()
ax1 = df.plot(use_index=True, y='country',  kind='bar', ax=axes)
ax2 = df.plot(use_index=True, y='pareto', marker='D', color="C1", kind='line', ax=axes, secondary_y=True)
ax2.set_ylim([0,110])

El parámetro use_index=True es necesario porque su index es tuyo x eje en este caso. De lo contrario, podrías haber usado x='x_Variable'.

gráfico de Pareto para pandas.dataframe

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter


def _plot_pareto_by(df_, group_by, column):

    df = df_.groupby(group_by)[column].sum().reset_index()
    df = df.sort_values(by=column,ascending=False)

    df["cumpercentage"] = df[column].cumsum()/df[column].sum()*100


    fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,5))
    ax.bar(df[group_by], df[column], color="C0")
    ax2 = ax.twinx()
    ax2.plot(df[group_by], df["cumpercentage"], color="C1", marker="D", ms=7)
    ax2.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter())

    ax.tick_params(axis="y", colors="C0")
    ax2.tick_params(axis="y", colors="C1")

    for tick in ax.get_xticklabels():
        tick.set_rotation(45)
    plt.show()

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