有一数据字典，按who列分组统计各类型的旅客人数，并做如下对比饼图

好的，您的问题是关于数据字典和对比饼图的制作。

首先，数据字典是一种记录数据元素和数据结构的文档，它可以描述数据的定义、组成、属性、来源、存储方式等信息。在您的问题中，数据字典应该包含至少如下字段：旅客姓名、旅客类型（比如成人、儿童、老人等）、旅客所属机构或公司、旅客到达时间等信息。根据您的要求，需要按照旅客类型（who列）进行分组统计各类型旅客人数，可以使用Excel或其他数据分析工具进行计算。

其次，对比饼图是一种用于展示各类别数据占比的图表，可以直观地反映各类别数据的比例关系。在您的问题中，需要制作按照旅客类型分组的对比饼图，可以按照以下步骤进行：

1. 将分组统计出的各类型旅客人数制作成一个数据表，包括旅客类型和人数两列；
2. 使用Excel或其他数据可视化工具，选中数据表并选择对比饼图类型进行制作；
3. 对饼图进行美化，比如添加标题、调整颜色、添加数据标签等，以使图表更加清晰易懂。

希望我的回答能够帮助您解决问题，如有疑问请随时提出。

相关问题

jupyter怎么将一列数据统计并绘制饼图

首先，你需要将数据导入Jupyter notebook中，可以使用pandas库来读取数据，例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv') # 读取数据文件
column = 'your_column_name' # 指定你要统计的列名

接下来，你可以使用value_counts()方法来统计这一列中每个元素出现的次数，例如：

value_counts = data[column].value_counts() # 统计该列每个元素出现的次数

最后，你可以使用matplotlib库来绘制饼图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.pie(value_counts.values, labels=value_counts.index) # 绘制饼图
plt.show() # 展示饼图

这样，你就可以将一列数据统计并绘制饼图了。

如何用python 把excel的某一列数据按照区间分组并绘制饼图

可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来完成此任务。

首先，需要安装 Pandas 和 Matplotlib 库：

pip install pandas
pip install matplotlib

接下来，可以使用 Pandas 读取 Excel 文件，将数据加载到 DataFrame 中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

假设要对 DataFrame 中的 "score" 列数据进行分组并绘制饼图。可以使用 Pandas 的 cut 方法将数据按照区间分组：

# 定义分组边界
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

# 将数据按照分组边界分组
df['group'] = pd.cut(df['score'], bins)

# 统计每个分组的数量
group_count = df['group'].value_counts()

接下来，可以使用 Matplotlib 绘制饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制饼图
plt.pie(group_count, labels=group_count.index, autopct='%1.1f%%')

plt.title('Score Distribution')

plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义分组边界
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

# 将数据按照分组边界分组
df['group'] = pd.cut(df['score'], bins)

# 统计每个分组的数量
group_count = df['group'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(group_count, labels=group_count.index, autopct='%1.1f%%')

plt.title('Score Distribution')

plt.show()

请注意，此示例代码仅供参考，实际应用中需要根据数据格式和需求进行适当修改。