pandas 读取csV文件数据并对数据求 和使用 matplotlib 画饼图

好的，下面我来为你演示如何使用 Pandas 读取 CSV 文件数据并对数据求和，并使用 Matplotlib 画饼图。

首先，我们需要导入 Pandas 和 Matplotlib 库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件中的数据：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用 Pandas 的 `sum()` 函数对数据进行求和：

sum_data = data.sum()

现在，`sum_data` 变量中包含了数据的总和。我们可以使用 Matplotlib 的 `pie()` 函数画饼图：

plt.pie(sum_data, labels=sum_data.index)
plt.show()

完整的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')
sum_data = data.sum()

plt.pie(sum_data, labels=sum_data.index)
plt.show()

其中，`data.csv` 是我们要读取的 CSV 文件名称，你需要将其替换为你自己的文件名称。

相关问题

python读取csv文件并画饼图

以下是使用pandas和matplotlib库读取csv文件并绘制饼图的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计数据
counts = data['category'].value_counts()
# 绘制饼图
plt.pie(counts, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Category Distribution')
plt.show()

其中，`data.csv`是你要读取的csv文件名，`category`是你要统计的列名。这段代码会输出一个饼图，显示不同类别的数据占比情况。

另外，如果你想使用pyecharts库绘制饼图，可以参考以下示例代码：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计数据
counts = data['category'].value_counts()

# 绘制饼图
pie = (
    Pie()
    .add('', [list(z) for z in zip(counts.index, counts.values)])
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Category Distribution'))
)
pie.render_notebook()

这段代码同样会输出一个饼图，显示不同类别的数据占比情况。需要注意的是，这里使用了pyecharts的`Pie`类来绘制饼图，并使用了`render_notebook()`方法将图表渲染到Jupyter Notebook中。

python读取csv文件前五行并画饼状图代码

以下是读取 CSV 文件前五行并画饼状图的 Python 代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 取前五行数据
df = df.head(5)

# 统计数据
counts = df['column_name'].value_counts()

# 画饼状图
plt.pie(counts.values, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Pie Chart')
plt.show()

其中，需要将 `file.csv` 替换成你需要读取的 CSV 文件名，`column_name` 替换成你需要统计的列名。如果需要统计多列数据，可以使用多个 `value_counts()` 方法，然后将结果合并为一个字典。