Een geschikte grafiek voor het vergelijken van maandelijkse verkoopcijfers over twee jaren is een lijngrafiek of een gestapelde lijngrafiek. Hiermee kun je de trends en verschillen tussen 2022 en 2023 duidelijk visualiseren. Hier is een voorbeeld van Python-code met matplotlib en pandas om dit te realiseren: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Voorbeeldgegevens (vervang deze door je eigen datasets) # Data voor 2022 data_2022 = { 'Maand': ['2022-01', '2022-02', '2022-03'], 'Verkoop': [1500, 2000, 1800] } # Data voor 2023 data_2023 = { 'Maand': ['2023-01', '2023-02', '2023-03'], 'Verkoop': [1600, 2100, 1900] } # Omzetten naar DataFrame df_2022 = pd.DataFrame(data_2022) df_2023 = pd.DataFrame(data_2023) # Zet de 'Maand' kolom om naar datetime df_2022['Maand'] = pd.to_datetime(df_2022['Maand']) df_2023['Maand'] = pd.to_datetime(df_2023['Maand']) # Plotten plt.figure(figsize=(10,6)) # Lijn voor 2022 plt.plot(df_2022['Maand'], df_2022['Verkoop'], label='2022', color='blue', marker='o') # Lijn voor 2023 plt.plot(df_2023['Maand'], df_2023['Verkoop'], label='2023', color='orange', marker='o') # Aangepaste labels en titel plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Verkoopcijfers') plt.title('Vergelijking Maandelijkse Verkoop 2022 vs 2023 (Januari - Maart)') # Legenda plt.legend() # Datumformaat voor x-as plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.matplotlib.dates.DateFormatter('%b %Y')) # Optioneel: rotatie voor datumaanduidingen plt.xticks(rotation=45) # Extra opties voor leesbaarheid plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() ``` ### Aanpassingsopties: - **Kleuren:** Pas de `color` parameter aan (bijv. `'green'`, `'red'`, etc.). - **Labels:** Verander de labels in `label='...'` naar wens. - **Legenda:** Zorg dat de legenda duidelijk is door `plt.legend()` te gebruiken. - **Periode aanpassen:** Voeg data voor andere maanden toe of filter de DataFrame vóór plotting. Wil je een andere grafieksoort, zoals een staafdiagram, of extra opties voor een betere visualisatie?

Voor het vergelijken van maandelijkse verkoopcijfers over twee jaren is een **gegroepeerde staafdiagram** het meest geschikt. Hierbij kun je de maanden naast elkaar plaatsen voor een directe vergelijking. ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Voorbeelddata (vervang met jouw werkelijke data) maanden = ['Jan', 'Feb', 'Mrt'] verkopen_2022 = [12000, 15000, 18000] # Jan-Mrt 2022 verkopen_2023 = [14000, 16000, 19000] # Jan-Mrt 2023 # Stel figure en axis in fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # Breedte van de staven en positie op x-as bar_width = 0.35 x_pos = np.arange(len(maanden)) # Teken staafdiagrammen bars_2022 = ax.bar(x_pos - bar_width/2, verkopen_2022, bar_width, label='2022', color='#1f77b4', edgecolor='grey') bars_2023 = ax.bar(x_pos + bar_width/2, verkopen_2023, bar_width, label='2023', color='#ff7f0e', edgecolor='grey') # Aanpasbare opties ax.set_xlabel('Maanden', fontsize=12, fontweight='bold') ax.set_ylabel('Verkoopcijfers', fontsize=12, fontweight='bold') ax.set_title('Vergelijking Maandelijkse Verkoopcijfers\nJanuari - Maart 2022 vs 2023', fontsize=14, fontweight='bold', pad=20) ax.set_xticks(x_pos) ax.set_xticklabels(maanden) ax.legend(loc='upper left', frameon=True, fancybox=True, shadow=True) # Toon waarden boven de staven def autolabel(bars): for bar in bars: height = bar.get_height() ax.annotate(f'{height:,}', xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3), # 3 points vertical offset textcoords="offset points", ha='center', va='bottom', fontsize=10) autolabel(bars_2022) autolabel(bars_2023) # Grid voor betere leesbaarheid ax.grid(axis='y', alpha=0.3, linestyle='--') ax.set_axisbelow(True) # Layout optimaliseren plt.tight_layout() plt.show() # OPTIONELE AANPASSINGEN: # Verander kleuren: # - color='rood' of hex codes '#FF5733' # - color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c'] voor meerdere kleuren # Andere grafiektypes om te overwegen: # 1. Lijndiagram voor trendanalyse: # plt.plot(maanden, verkopen_2022, marker='o', label='2022') # plt.plot(maanden, verkopen_2023, marker='s', label='2023') # 2. Gestapelde staafdiagram voor totale vergelijking: # plt.bar(maanden, verkopen_2022, label='2022') # plt.bar(maanden, verkopen_2023, bottom=verkopen_2022, label='2023') ``` **Aanbevelingen voor optimalisatie:** - Gebruik contrasterende kleuren voor verschillende jaren - Voeg datalabels toe voor exacte waarden - Zorg voor duidelijke aslabels en titel - Gebruik gridlines voor betere aflezing - Houd de legenda compact maar duidelijk **Alternatieve visualisaties:** - **Lijndiagram**: Als je trends wilt benadrukken - **Gestapelde staafdiagram**: Voor cumulatieve vergelijking - **Taartdiagram per maand**: Voor procentuele verdeling per maand De gegroepeerde staafdiagram blijft het meest effectief voor directe vergelijking van absolute waarden tussen twee periodes.