import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 支持中文显示。 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 读取CSV数据 data = pd.read_csv('4399排行.csv', encoding='utf-8-sig') # 按照游戏类型对游戏数量进行统计 count_by_kind = data.groupby(['类型'])['类型'].count() # 将统计结果可视化展示 plt.bar(count_by_kind.index, count_by_kind.values) plt.title('排行榜类型统计') plt.xlabel('游戏类型') plt.ylabel('游戏数量(个)') plt.show()改成饼图
时间: 2023-08-12 22:04:03 浏览: 56
可以将原有的柱状图代码改成饼图如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 支持中文显示。
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 读取CSV数据
data = pd.read_csv('4399排行.csv', encoding='utf-8-sig')
# 按照游戏类型对游戏数量进行统计
count_by_kind = data.groupby(['类型'])['类型'].count()
# 将统计结果可视化展示
plt.pie(count_by_kind.values, labels=count_by_kind.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('排行榜类型统计')
plt.show()
```
这样就可以得到一个饼图,它展示的是不同游戏类型的占比。
相关问题
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport warnings warnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams["font.family"]="SimHeiplt.rcParams[axes.unicode minus"]=Falsedt.plot(kind=bar")plt.show
这段代码存在一些语法错误,我来解释一下:
- 第一行缺少空格,应该为 `import pandas as pd`
- 第二行同样缺少空格,应该为 `import numpy as np`
- 第三行同样缺少空格,应该为 `import matplotlib.pyplot as plt`
- 第四行为警告过滤器设置,无需更改
- 第五行为设置中文字体,可以根据需要更改
- 第六行的 `plt.rcParams[axes.unicode minus]=False` 应该为 `plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False`
- 第七行的 `dt.plot(kind=bar")` 应该为 `dt.plot(kind='bar')`
- 最后一行为显示图表,无需更改
正确的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
dt.plot(kind='bar')
plt.show()
```
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline
这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题,同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中,numpy是Python中处理科学计算的一个重要库,pandas是Python中用于数据分析的库,seaborn是基于matplotlib的数据可视化库,matplotlib是Python中常用的绘图库。