plt.pie(df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).count(),labels=['1','2','3'],autopct='%1.0f%%')出现错误ValueError: x must be 1D
时间: 2023-08-29 09:06:17 浏览: 45
这个错误通常是由于 `plt.pie()` 函数中的第一个参数不是一维数组引起的。在您的代码中,`df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).count()` 返回的是一个 `Pandas DataFrame`,而不是一个一维数组。
要解决这个问题,您可以使用以下代码:
```python
plt.pie(df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).count()['Survived'], labels=['1','2','3'], autopct='%1.0f%%')
```
这里我们使用 `count()` 方法来计算每个 'Pclass' 组中的行数,然后选择 'Survived' 列来计算每个组中幸存乘客的数量。最后,我们使用这些值来绘制饼图。
相关问题
plt.pie(x=color_perent,labels=color_class,autop)
抱歉,你的问题似乎缺少了一些参数信息。根据你提供的代码片段,它看起来像是使用 matplotlib 库中的 pie 函数来绘制饼图。然而,你的代码缺少了一些参数信息,例如 `autopct` 参数用于显示每个扇区的百分比值。此外,`x` 参数应该是一个包含数值的列表,`labels` 参数应该是一个包含标签的列表。
以下是一个修正后的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
color_percent = [30, 40, 20, 10] # 颜色占比
color_class = ['Red', 'Blue', 'Green', 'Yellow'] # 颜色类别
plt.pie(x=color_percent, labels=color_class, autopct='%1.1f%%')
plt.show()
```
请注意,这只是一个示例,你可以根据你的具体需求进行调整。如果你有更多的问题,请随时提问!
plt.pie(x=color_perent,labels=color_class,autop='%1.2%%')
抱歉,我之前的回答有误。在 `autopct` 参数中,`'%1.2%%'` 的格式是不正确的。正确的格式应该是 `'%1.2f%%'`,其中 `%1.2f` 将保留两位小数,然后再加上 `%%` 表示百分比符号。
以下是修正后的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
color_percent = [30, 40, 20, 10] # 颜色占比
color_class = ['Red', 'Blue', 'Green', 'Yellow'] # 颜色类别
plt.pie(x=color_percent, labels=color_class, autopct='%1.2f%%')
plt.show()
```
这将绘制一个饼图,并在每个扇区上显示百分比值,保留两位小数。如果你有更多的问题,请随时提问!