df1 = df[df['类型是否高钾']==0] plt.figure(figsize=(10,10)) data = df1[df1.columns[5:]].mean() print(data[data<=1].index) value = list(data[data>1].values)+[sum(data[data<=1].values)] labels = list(data[data>1].index)+['其他'] plt.pie(value, labels=labels, autopct='%1.2lf%%') plt.savefig('类型为高钾的成分占比图.png') plt.show() 这是画扇形图的代码,请大致说明其中的含义
时间: 2023-12-23 10:04:13 浏览: 27
这段代码主要是用来绘制一个扇形图,展示了数据框(df)中“类型是否高钾”列值为0的数据子集的成分占比。
首先,通过`df[df['类型是否高钾']==0]`筛选出“类型是否高钾”列值为0的数据子集,并赋值给变量`df1`。
接下来,创建一个大小为10x10的画布,使用`plt.figure(figsize=(10,10))`语句。
然后,计算`df1`中第5列及之后列的平均值,将结果赋值给变量`data`。
通过`data[data<=1].index`可以获取`data`中小于等于1的值所对应的索引(即列名),并使用`print()`函数打印出来。
将大于1的值取出来,并添加一个总和值(即小于等于1的值的和),存储在列表`value`中。
同样,将大于1的索引(列名)取出来,并添加一个“其他”的标签,存储在列表`labels`中。
接下来,使用`plt.pie()`函数绘制扇形图,传入参数`value`和`labels`,并使用`autopct='%1.2lf%%'`设置扇形图上显示的百分比格式。
使用`plt.savefig('类型为高钾的成分占比图.png')`保存生成的扇形图为文件名为“类型为高钾的成分占比图.png”的图片。
最后,使用`plt.show()`显示绘制的扇形图。
相关问题
df1 = df1(df1['日期']==date)
这段代码有语法错误,应该改为:
```python
df1 = df1[df1['日期'] == date]
```
这行代码的作用是从 DataFrame 对象 `df1` 中选择出所有 `日期` 列等于 `date` 变量的行,并将结果重新赋值给 `df1`。其中,`df1['日期'] == date` 返回一个布尔类型的 Series 对象,表示 `df1` 中哪些行的 `日期` 列等于 `date` 变量,然后使用这个 Series 对象作为索引,从 `df1` 中选择出相应的行。注意,在 DataFrame 中使用布尔类型的 Series 对象作为索引时,只会选择出值为 `True` 的行。
df1 = df[df['姓名'].eq(
C知道
['C知道'] 您好!根据您的问题,您想知道如何使用 `df['姓名'].eq()` 方法来筛选 DataFrame `df` 中 '姓名' 列等于某个特定值的行。
`df['姓名'].eq()` 方法用于将 '姓名' 列中的每个元素与给定的特定值进行比较,返回一个布尔值的 Series,表示是否相等。
您可以将上述方法与 DataFrame 的索引操作符 `[]` 结合使用,来获取满足条件的行。下面是一个示例:
```python
df1 = df[df['姓名'].eq('特定值')]
```
其中 `'特定值'` 是您要筛选的具体值。
希望这个解答能够帮到您!如有任何其他问题,请随时提问。