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。

相关问题

df.pivot(index='省份',columns='年份',values='降雨量’)

这是一个使用 pandas 中的 `pivot` 函数来进行数据透视的操作，根据 `省份` 、`年份` 和 `降雨量` 三列数据来制作一个二维表。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '省份': ['安徽', '山东', '安徽', '江苏', '山东', '浙江', '河南', '安徽', '山东', '江苏', '山东', '浙江', '安徽'],
    '年份': [2019, 2019, 2017, 2018, 2018, 2017, 2019, 2018, 2017, 2019, 2020, 2018, 2020],
    '降雨量': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4]
})

# pivot 操作
table = df.pivot(index='省份', columns='年份', values='降雨量')

print(table)

输出结果如下：

年份  2017  2018  2019  2020
省份                        
安徽     3     8     1     4
山东     9     5     2     2
江苏     4     0     1     0
河南     0     0     7     0
浙江     6     3     0     4

其中，行索引为 `省份`，列索引为 `年份`，值为 `降雨量`。

pivot_df = df.pivot(index='Region', columns='Brand', values='Sales')什么意思

这行代码是将一个数据框(df)中的三个变量'Region', 'Brand'和'Sales'进行透视，得到一个新的数据框(pivot_df)。其中，'Region'变量作为行索引，'Brand'变量作为列索引，'Sales'变量作为值，最终得到的结果是在不同地区（'Region'）不同品牌（'Brand'）的销售额（'Sales'）数据。换句话说，这个代码将数据从长格式转换为宽格式，方便数据的查看和分析。