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

可以将原有的柱状图代码改成饼图如下：

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 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。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import chardet

### 正确导入Python数据分析和可视化库的方法

为了进行高效的数据分析与可视化，在Python环境中正确安装并导入必要的库至关重要。以下是关于`numpy`, `pandas`, `matplotlib`, `seaborn` 和 `chardet` 的具体导入方法：

#### 导入库
在开始任何项目之前，确保已经安装了所需的软件包。如果尚未安装这些库，可以使用pip命令来完成安装。

pip install numpy pandas matplotlib seaborn chardet

一旦确认所需库已成功安装，则可以在脚本顶部按照如下方式依次引入各个模块：

import numpy as np           # 提供多维数组对象以及派生对象（如掩码数组、矩阵），并且支持大量的函数操作。
import pandas as pd          # 数据处理和分析的核心工具之一；提供了DataFrame结构用于存储表格型数据集。
import matplotlib.pyplot as plt  # Python中最流行的绘图库之一，能够创建静态、动态交互式的图表。
import seaborn as sns        # 基于Matplotlib之上构建而成的统计图形库，简化了许多常见的统计数据可视化的实现过程。
import chardet               # 自动检测字符编码类型的实用程序，对于读取未知编码格式文件非常有用。

设置字体以便正常显示中文标签和其他特殊符号也是重要的一步。可以通过修改`matplotlib`的相关参数来进行配置:

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'    # 设置默认字体为黑体以支持中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False     # 解决负号无法正确显示的问题

上述代码片段展示了如何准备环境，使得后续的数据处理工作更加顺畅[^1]。