import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie df = pd.read_csv("D:\pythonProject2\eijing_AQI_2018.csv") rank_message = df.groupby(['Quality_grade']) rank_com = rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last = rank_com.sort_values('count', ascending=False) attr = rank_com_last['Quality_grade'] v1 = rank_com_last['count'] pie = ( Pie() .add("空气质量", [list(z) for z in zip(attr, v1)], radius=[80, 180], tooltip_opts=opts.TooltipOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(align='center'), formatter='{a}' + '<br/>' + '{b}: {c} ({d}%)')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2018年北京全年空气质量情况', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='5%', pos_left='2%'), ) ) pie.render("北京全年空气质量等级占比饼图.html")

这段代码是使用 Python 中的 pandas 和 pyecharts 库绘制北京市 2018 年空气质量情况的饼图。首先使用 pandas 读取 csv 文件，然后按照空气质量等级进行分组统计，得到每个等级对应的数据个数。然后使用 pyecharts 中的 Pie 类创建饼图，设置数据源和参数，最后调用 render 方法生成 html 文件。

相关问题

import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts # 读取数据 data = pd.read_csv('东京购物清除暂无评分后的表格.csv') # 统计第二列数据的出现次数 count1 = data['score'].value_counts() # 生成第一个饼图 pie1 = Pie() pie1.add("个", [list(z) for z in zip(count1.index.tolist(), count1.values.tolist())]) pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="购物评分数量统计饼图")) # 保存成网页形式 pie1.render("日本购物饼图.html")把这个饼图变为环形图，且加上百分比

可以通过添加 `radius` 参数来将饼图转换为环形图，并添加 `formatter` 参数来显示百分比。

修改代码如下：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

# 读取数据
data = pd.read_csv('东京购物清除暂无评分后的表格.csv')

# 统计第二列数据的出现次数
count1 = data['score'].value_counts()

# 生成第一个环形图
pie1 = Pie()
pie1.add(
    "个",
    [list(z) for z in zip(count1.index.tolist(), count1.values.tolist())],
    radius=["40%", "55%"]  # 设置内外半径
)
pie1.set_series_opts(
    label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)")  # 显示百分比
)
pie1.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="购物评分数量统计环形图")
)

# 保存成网页形式
pie1.render("日本购物环形图.html")

运行后生成的图表将是一个环形图，且每个扇形显示的数据为绝对数和百分比。

from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

好的，以下是将代码转换为使用 matplotlib 和 pandas 的版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 柱状图
df_bar = pd.DataFrame({
    '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],
    '商家A': [120,56,28,98,129,28,107],
    '商家B': [60,140,153,145,160,70,54]
})

ax = df_bar.plot(x='商品', kind='bar')
ax.set_title('商家A和商家B销售情况柱状图')

plt.show()

# 折线图
df_line = pd.DataFrame({
    '月份': ['1月','2月','3月','4月','5月','6月'],
    '蒸发量': [2,4.9,7,23.2,25.6,76.7],
    '降水量': [2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7],
    '平均温度': [2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2]
})

ax = df_line.plot(x='月份', kind='line')
ax.set_title('蒸发量、降水量和平均温度折线图')

plt.show()

# 饼图
df_pie = pd.DataFrame({
    '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],
    '销售量': [120,56,28,98,129,28,107]
})

ax = df_pie.plot(kind='pie', y='销售量', labels=df_pie['商品'], autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.set_title('销售情况饼图')

plt.show()

# 多图布局
fig, axs = plt.subplots(ncols=3)

# 柱状图
df_bar.plot(x='商品', kind='bar', ax=axs[0])
axs[0].set_title('商家A和商家B销售情况柱状图')

# 折线图
df_line.plot(x='月份', kind='line', ax=axs[1])
axs[1].set_title('蒸发量、降水量和平均温度折线图')

# 饼图
df_pie.plot(kind='pie', y='销售量', labels=df_pie['商品'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, ax=axs[2])
axs[2].set_title('销售情况饼图')

plt.tight_layout()
plt.show()

注意：由于 pandas 的 `plot()` 函数默认使用的是 matplotlib，因此在使用 pandas 绘图时其实已经间接使用了 matplotlib。