Pythonで売上csvを折れ線グラフにしたい

Question

前提・実現したいこと

プログラミング初心者でpandasの使い方を勉強中なのですが、必要な情報を取り出しMatplotを使い折れ線GRAPHにしたいのですが中々うまくいきません。
品名と個数そして日付けが入ったcsvから日付けをx軸にyを個数で表示したいです

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('total.csv',encoding = 'UTF8')
data
word = '品名01'
Word_df = data.query("品名 == @word")
sxmin='2016-09-01'
sxmax='2018-01-01'
plt.xlim([sxmin,sxmax])
plt.ylim([0,200])
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('月別売個数')

x = pd.date_range('2016-9-1', '2018-1-1', freq='MS')
y = [0,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70]

試したこと

matplotlibの引数が多く全然理解に到達してません
お力添えいただきますと幸いです

Comments

[jeanbiego]

そのままでは試せないコードなので、csvかデータフレームの中身を（ダミーデータで良いので）記載したほうが回答がつくと思います。

Answer 1

私は、matplotlibは自分で使ったことがなかったので、練習に作ってみました。
一応、動いています。
windowsなので、日本語フォントはMS Gothicです。

import pandas as pd
import io
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams

rcParams['font.family'] = "MS Gothic"

indata = '''日付 品名 月別売個数
2016-09-01 品名01 100
2016-11-01 品名01 150
2016-12-01 品名01 50
2017-01-01 品名01 80
2016-09-01 品名02 30
2016-11-01 品名02 45
2016-12-01 品名02 60
2016-10-01 品名01 200
2017-01-01 品名02 120'''

with io.StringIO(indata) as f:
    df = pd.read_csv(f, sep=' +', engine='python')

df2 = df.pivot(index='日付', columns='品名')
df2.fillna(0, inplace=True)

x_datas = range(1, df2.shape[0]+1)
plt.xticks(x_datas, df2.index)
for i in range(df2.shape[1]):
    plt.plot(x_datas, df2.iloc[:,i], marker = 'o', label = df2.columns[i])

plt.xlim(0, df2.shape[0]+1)
plt.ylim(0, max(df2.max().values))
plt.title('販売', fontsize = 20)
plt.xlabel('日付', fontsize = 16)
plt.ylabel('月別売個数', fontsize = 16)
plt.grid(True)
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()

Answer 2

お役に立つか、分かりませんが。

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')
font = {'family': 'IPAexGothic'}
matplotlib.rc('font', **font)

title=u'売り上げ'
sxmin='2016-09-01'
sxmax='2018-01-01'
x = pd.date_range('2016-9-1', '2018-1-1', freq='MS')
y = [0,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70]

url = 'total.csv'
df_sample = pd.read_csv(url, parse_dates=True, index_col=1)

# dfの準備
df = df_sample.iloc[:, 1:]

# 月ごとに集計する場合。
# 元のデータをコピーして操作します。
#df_ = df_sample.iloc[:, 1:]
#df = df_.copy()
#df.index = df.index.map(lambda x: x.month)
#df = df.groupby(level=0).sum()

df.plot(xlim=[sxmin,sxmax])
df.plot(ylim=[0,200])
df.plot(xlabel='日付')
df.plot(ylabel='月別売個数')

df.plot(xticks=x)
df.plot(yticks=y)

df.plot.line(alpha=0.6, figsize=(12,3))
plt.title(title, size=16)

#グラフ表示
plt.show()

#コマンドでpngへ出力する場合.showをコメントアウトする。
#plt.savefig('test.png')