Mit den Modulen pandas und matplotlib. pandas ermöglicht das Lesen der CSV Daten in einen DataFrame (Tabelle), die es einfach macht, mit den Daten zu arbeiten und matplotlib wird genutzt, um Diagramme und Visualisierungen zu erstellen.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSV-Datei einlesen
data = pd.read_csv('test.csv')
# Daten aus der CSV-Datei extrahieren
jahre = data['Jahr']
produktA = data['ProduktA']
produktB = data['ProduktB']
produktC = data['ProduktC']
# Liniendiagramm erstellen
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(jahre, produktA, marker='o', label='Produkt A')
plt.plot(jahre, produktB, marker='o', label='Produkt B')
plt.plot(jahre, produktC, marker='o', label='Produkt C')
# Diagramm beschriften
plt.title('Verkaufsentwicklung nach Jahr')
plt.xlabel('Jahr')
plt.ylabel('Verkaufsmenge')
plt.legend()
# Diagramm anzeigen
plt.grid(True)
plt.show()Der Code liest die CSV Datei mit pandas, extrahiert die Daten für die verschiedenen Produkte und Jahre, und erstellt dann mit matplotlib ein Liniendiagramm, in dem die Verkaufsentwicklung jedes Produkts über die Jahre hinweg dargestellt wird. Die x-Achse repräsentiert die Jahre, die y-Achse repräsentiert die Verkaufsmenge, und jedes Produkt wird durch eine separate Linie mit Kreismarkierungen dargestellt. Durch die Verwendung von plt.title, plt.xlabel und plt.ylabel werden das Diagramm und die Achsen beschriftet, während plt.legend() eine Legende hinzufügt, um die verschiedenen Produkte zu kennzeichnen.