a3.pivot(index="DEPNAME",columns="日期",values="周转天")["2023-05-22"].T.plot(kind="pie",figsize=(30,20))加上占比

如果您想在饼图中显示每个部门在指定日期的周转天数占比，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据透视为以DEPNAME为索引，日期为列名，周转天为值的数据框
pivot_table = pd.pivot_table(df, index="DEPNAME", columns="日期", values="周转天")

# 提取指定日期的数据，并计算每个部门的占比
date = "2023-05-22"
data = pivot_table[date]
data_percent = data / data.sum()

# 绘制饼图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.set_title(f"DEPNAME周转天数占比({date})", fontsize=16)
ax.pie(data_percent, labels=data_percent.index, autopct="%.1f%%")
plt.show()

其中，`data_percent`是一个Series对象，包含每个部门在指定日期的周转天数占比。在绘制饼图时，我们将`data_percent`作为饼图的数据源，使用`labels`参数指定每个部门的标签，并使用`autopct`参数指定每个部门的占比格式。最后使用`plt.show()`显示饼图。