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Python利用pandas和matplotlib實(shí)現(xiàn)繪制圓環(huán)圖

更新時(shí)間：2023年11月05日 08:12:24 作者：qwerrt9

在可視化的過(guò)程中,圓環(huán)圖是一種常用的方式,特別適合于展示各類別占比情況,本文將介紹如何使用 Python中的 pandas 和 matplotlib 庫(kù),來(lái)制作一個(gè)店鋪銷量占比的圓環(huán)圖,需要的可以參考下

制作店鋪銷量占比圓環(huán)圖

在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是非常重要的一環(huán)。在可視化的過(guò)程中，圓環(huán)圖是一種常用的方式，特別適合于展示各類別占比情況。本文將介紹如何使用 Python 中的 pandas 和 matplotlib 庫(kù)，來(lái)制作一個(gè)店鋪銷量占比的圓環(huán)圖。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

我們假設(shè)現(xiàn)在有一份銷售數(shù)據(jù)的 Excel 文件，其中包含了不同店鋪的銷售數(shù)量數(shù)據(jù)。我們將使用 pandas 庫(kù)來(lái)讀取和處理這份數(shù)據(jù)。下面是讀取數(shù)據(jù)的代碼：

import pandas as pd

# 從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchunlin2\Desktop\新建文件夾\新建 XLSX 工作表.xlsx')

數(shù)據(jù)預(yù)處理

我們需要按照店鋪名稱來(lái)聚合銷售數(shù)量數(shù)據(jù)，以便于后續(xù)的可視化。我們可以使用 pandas 庫(kù)的 groupby 函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一步驟。下面是代碼：

# 按店鋪名稱聚合銷售數(shù)量
sales_by_shop = data.groupby('店鋪名稱')['銷售數(shù)量'].sum()

可視化

現(xiàn)在我們已經(jīng)得到了按店鋪名稱聚合后的銷售數(shù)量數(shù)據(jù)，接下來(lái)就可以使用 matplotlib 庫(kù)來(lái)制作圓環(huán)圖了。下面是完整的可視化代碼：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']  # 指定中文字體為黑體

# 繪制圓環(huán)圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99', '#ffa3a3'] # 設(shè)置顏色
wedges, texts, autotexts = ax.pie(sales_by_shop, labels=sales_by_shop.index, startangle=90, autopct='%1.1f%%', wedgeprops={'width': 0.3}, labeldistance=1.15, colors=colors)

# 添加標(biāo)題和圖例
ax.set_title('店鋪銷量占比', size=20)
ax.legend(wedges, sales_by_shop.index,
          title="店鋪名稱",
          loc="center left",
          bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1),
          fontsize=14)

# 修改字體大小
plt.setp(texts, size=15)
plt.setp(autotexts, size=14)

# 顯示圖形
plt.show()

首先，我們使用 subplots 函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)畫布，并設(shè)置畫布的大小。然后，我們定義了一個(gè)顏色列表，用于設(shè)置不同類別的顏色。

接著，我們調(diào)用 pie 函數(shù)來(lái)繪制圓環(huán)圖。在該函數(shù)中，我們傳入按店鋪名稱聚合后的銷售數(shù)量數(shù)據(jù)，設(shè)置了一系列參數(shù)，如起始角度、自動(dòng)計(jì)算百分比等。

最后，我們添加了標(biāo)題和圖例，并修改了字體大小。最后一步調(diào)用 show 函數(shù)來(lái)顯示圖形。

效果展示

下面是繪制出的店鋪銷量占比圓環(huán)圖：

完整代碼

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置中文字體為黑體
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']

# 從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchunlin2\Desktop\新建文件夾\新建 XLSX 工作表.xlsx')

# 按店鋪名稱聚合銷售數(shù)量
sales_by_shop = data.groupby('店鋪名稱')['銷售數(shù)量'].sum()
# 使用 groupby() 方法按店鋪名稱聚合銷售數(shù)量，并計(jì)算每個(gè)店鋪的銷售總量，結(jié)果保存在 sales_by_shop Series 中

# 繪制圓環(huán)圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99', '#ffa3a3'] # 設(shè)置顏色
wedges, texts, autotexts = ax.pie(sales_by_shop, labels=sales_by_shop.index,
                                  startangle=90, autopct='%.2f%%',
                                  wedgeprops={'width': 0.3}, labeldistance=1.15,
                                  colors=colors)
# 使用 ax.pie() 方法繪制圓環(huán)圖，其中傳遞銷售數(shù)量數(shù)據(jù)、標(biāo)簽、起始角度、百分比格式、扇形區(qū)域?qū)挾?、?biāo)簽距離和顏色等參數(shù)，并將返回的三個(gè)對(duì)象分別保存在 wedges、texts 和 autotexts 變量中。

# 添加標(biāo)題和圖例
ax.set_title('店鋪銷量占比', size=20)  # 設(shè)置標(biāo)題
ax.legend(wedges, sales_by_shop.index,  # 添加圖例
          title="店鋪名稱",  # 圖例標(biāo)題
          loc="center left",  # 圖例位置
          bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1),  # 圖例框的坐標(biāo)
          fontsize=14)

# 修改字體大小
plt.setp(texts, size=15)  # 修改標(biāo)簽字體大小
plt.setp(autotexts, size=14)  # 修改百分比字體大小

# 顯示圖形
plt.show()

總結(jié)

在本文中，我們介紹了如何使用 Python 的 pandas 和 matplotlib 庫(kù)，來(lái)繪制一個(gè)店鋪銷量占比圓環(huán)圖。我們按照店鋪名稱聚合銷售數(shù)量數(shù)據(jù)，使用 matplotlib 庫(kù)繪制圓環(huán)圖，并最終展示了結(jié)果。希望這篇文章對(duì)你在數(shù)據(jù)分析和可視化方面有所幫助。

到此這篇關(guān)于Python利用pandas和matplotlib實(shí)現(xiàn)繪制圓環(huán)圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python圓環(huán)圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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