Entendendo o relatório das filiais | Praticando gráficos: composição e relacionamento com Matplotlib e Plotly

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt url = 'https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Praticando_Python/refs/heads/main/Praticando_gr%C3%A1ficos_composi%C3%A7%C3%A3o_relacionamentos/dados/atividade_5.csv' df = pd.read_csv(url) df df_receita = pd.pivot_table(df, index = 'Filial', columns = 'Serviço', values = 'Receita (R$)', aggfunc = 'sum' ) df_receita fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,6)) df_receita.plot( kind = 'bar', ax = ax ) ax.set_title('Composição das Receitas por Filial', fontsize = 16) ax.set_xlabel('Filial', fontsize = 12) ax.set_ylabel('Receita (R$)', fontsize=12) ax.tick_params(labelsize = 12, labelrotation = 0) ax.legend(bbox_to_anchor=(0.3, 0.75), title='Serviço', title_fontsize = 12, fontsize = 10) plt.tight_layout() plt.show()

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Você soube aplicar o pivot_table do pandas para reorganizar os dados de forma eficiente, aproveitou o plot com múltiplas colunas para comparar as receitas por serviço e entendeu como o ajuste de legendas e rótulos é essencial para melhorar a leitura do gráfico.

Como dica adicional, experimente utilizar stacked=True no gráfico de barras quando quiser destacar a composição total por categoria. Assim:

df_receita.plot(kind='bar', ax=ax, stacked=True)

Resultado:

Gráfico de barras ilustrando a composição da receita por filial, mostrando serviços de consultoria, desenvolvimento e suporte técnico para três cidades.

Com isso, você poderá visualizar a contribuição de cada serviço para o total de forma mais clara.

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

[Documentação] - pandas.DataFrame.plot

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