Python饼状图分析

Python是一种高级编程语言，广泛用于数据分析和数据可视化。在数据可视化方面，Python提供了许多库和工具，其中之一是用于绘制饼状图的库。饼状图可以用于显示不同类别之间的关系，以及每个类别所占总量的百分比。在以下内容中，我们将介绍如何使用Python绘制饼状图，以及如何使图表更加可视化和有吸引力。

一、引入和导入数据

在绘制饼状图之前，需要将数据导入Python的环境中。在此示例中，我们将使用Pandas变量从CSV文件中读取数据。

import pandas as pd

# 从csv文件中导入数据
data = pd.read_csv('piechart_data.csv')

数据的结构应为具有标签和数值列的表格。对于此示例，我们将创建一个包含不同市场份额的公司名称和百分比的数据框。以下是数据框的示例：

       Company  Share
0    Company A   28.3
1    Company B   21.5
2    Company C   20.3
3    Company D   14.7
4    Company E    8.9
5  Other Small    6.3

二、绘制一个简单的饼状图

在导入了数据并确保数据适合绘制饼状图后，可以开始绘制饼状图。在此示例中，我们将使用Matplotlib库中的pyplot函数来创建和配置图表，以及进行一些基本的格式化操作。

首先，我们需要导入matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们创建一个基本的饼状图。该图表将显示每个公司所占的市场份额，以及每个公司的名称。

# 创建图像并设置大小
plt.figure(figsize=(8,8))

# 创建一个饼状图
plt.pie(data['Share'], labels=data['Company'])

# 显示图形
plt.show()

该代码将生成以下的饼状图：

在上面的代码中，plt.figure()语句创建了一个新的图像，并指定了其大小。接下来，plt.pie()语句创建了一个饼状图。在此语句中，我们将公司份额指定为数据框中的“Share”列，labels参数指定数据框中的“Company”列用作标签。

在饼状图被创建之后，使用plt.show()我们进行展示。

三、让饼状图更具视觉吸引力

1. 格式化标准的饼状图

为了使饼图更具视觉吸引力，可以对其进行更多的格式设置。

首先，我们将添加一些文本和图例。使用plt.title()可以添加图表的标题。

plt.title('Market Share by Company')  # 添加标题

可以使用plt.legend()添加图例。默认情况下，Matplotlib将将数据中的每个类别显示为饼状图的颜色和图例。但是，您可以使用该labels参数创建自定义标签。

plt.legend(data['Company'], loc='best')  # 添加图例

将图例定位到程序最佳位置需要使用loc参数。

接下来，我们要为该图表添加颜色映射和指定颜色模式。可以通过使用plt.pie()的colors功能来完成此操作。

colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99','#ffb3e6','#c2c2f0']

plt.pie(data['Share'], autopct='%1.1f%%', startangle=90,
        colors=colors, wedgeprops={'edgecolor':'black'})

其输出可视化如下：

2.自定义饼状图

有很多方法可以自定义饼状图。以下是一些简单的更新。首先，我们将更改饼图的样式，使其看起来像甜甜圈而不是标准的饼状图。这可以通过添加一个环来完成，该环与饼状图外部的边框相对应。可以通过添加一个空心圆来创建该环，并设置其大小和颜色。

circle = plt.Circle(xy=(0,0), radius=0.7, color='white')
plt.gca().add_artist(circle)

接下来，我们将添加注释。可以使用plt.annotate()在图表中添加注释，以便更好地说明其内容。

plt.annotate('Market Share by Company', xy=(0, 0), color='black',
             fontsize=15, ha='center')
plt.annotate('Total 100%', xy=(0, -0.2), color='black',
             fontsize=10, ha='center')

将每个公司的百分比文本添加到相应的图块上，可以单击细分以高亮显示特定图块：

bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)

# 添加每个类别的百分比文本
wedges, texts, autotexts = plt.pie(data['Share'], autopct='%1.1f%%',startangle=90, colors=colors,wedgeprops={'edgecolor': 'black'},
                                  textprops=dict(color="black"))
plt.setp(autotexts, size=10, weight="bold")
for i, p in enumerate(wedges):
    ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
    y = (np.sin(np.deg2rad(ang)))
    x = (np.cos(np.deg2rad(ang)))
    horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
    connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
    ax.annotate(data['Company'][i], xy=(x, y), xytext=(1.35*np.sign(x), 1.4*y),
                horizontalalignment=horizontalalignment, fontweight='bold',
                textcoords="offset points", ha=horizontalalignment, va='center',
                bbox=bbox_props, arrowprops=dict(arrowstyle='-', connectionstyle=connectionstyle),
                fontsize=10)

完整代码如下：

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

# 从csv文件中导入数据
data = pd.read_csv('piechart_data.csv')

# 创建图像并设置大小
plt.figure(figsize=(8,8))

# 创建一个饼状图
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99','#ffb3e6','#c2c2f0']
circle = plt.Circle(xy=(0,0), radius=0.7, color='white')
plt.gca().add_artist(circle)

# 添加每个类别的百分比文本
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
wedges, texts, autotexts = plt.pie(data['Share'], autopct='%1.1f%%', startangle=90,
                                    colors=colors, wedgeprops={'edgecolor': 'black'},
                                    textprops=dict(color="black"))
plt.setp(autotexts, size=10, weight="bold")
for i, p in enumerate(wedges):
    ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
    y = (np.sin(np.deg2rad(ang)))
    x = (np.cos(np.deg2rad(ang)))
    horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
    connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
    ax.annotate(data['Company'][i], xy=(x, y), xytext=(1.35*np.sign(x), 1.4*y),
                  horizontalalignment=horizontalalignment, fontweight='bold',
                  textcoords="offset points", ha=horizontalalignment, va='center',
                  bbox=bbox_props, arrowprops=dict(arrowstyle='-', connectionstyle=connectionstyle),
                  fontsize=10)

# 添加标题和图例
plt.title('Market Share by Company')
plt.legend(data['Company'], loc='best')

# 添加注释
plt.annotate('Market Share by Company', xy=(0, 0), color='black',
             fontsize=15, ha='center')
plt.annotate('Total 100%', xy=(0, -0.2), color='black',
             fontsize=10, ha='center')

# 显示图形
plt.show()