import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #支持中文,黑体 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' df = pd.read_excel('京东数据2.xlsx') colors = ['pink', 'red', 'green', 'orange'] df.groupby(['店铺类型']).sum().plot(kind='pie', y='店铺类型', autopct='%1.0f%%',colors=colors) plt.show()

看起来你的代码中有一个问题。在这一行：

df.groupby(['店铺类型']).sum().plot(kind='pie', y='店铺类型', autopct='%1.0f%%',colors=colors)

你使用了参数"y"来指定饼图中的值，但是"y"应该是指定数据中用来计算饼图的数值的列。因此，你需要更改"y"参数为一个有效的数值列，例如：

df.groupby(['店铺类型']).sum().plot(kind='pie', y='销售额', autopct='%1.0f%%',colors=colors)

这里，我把"y"参数改为"销售额"，这是一个可以用来计算饼图的数值的列。

如果你的数据中没有可以用来计算饼图的数值列，你需要重新审视你的数据集，或者更改你的可视化方法。

希望这能帮到你！

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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 pandas as pd ex = pd.read_excel('豆瓣音乐Top250.xls', index_col=0) ex.to_csv("豆瓣音乐Top250.csv", encoding="utf-8") import pandas as pda import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False mpl.rcParams['font.size'] = 15 df = pd.read_csv('豆瓣音乐Top250.csv') display(df)

这段代码使用了pandas库来读取Excel文件，并将其转换为CSV文件。首先，我们导入`pandas`库并给它取一个别名`pd`。然后，使用`pd.read_excel()`函数读取名为"豆瓣音乐Top250.xls"的Excel文件，并将其存储在名为`ex`的变量中，设置`index_col=0`表示使用第一列作为索引列。

接下来，使用`ex.to_csv()`函数将`ex`变量中的数据转换为CSV格式，并保存为名为"豆瓣音乐Top250.csv"的文件，设置`encoding="utf-8"`表示使用UTF-8编码保存。

然后，我们导入了其他需要的库，包括`numpy`、`matplotlib`等，并对matplotlib进行了一些配置，以便在绘图时能够正确显示中文字符。

最后，使用`pd.read_csv()`函数读取名为"豆瓣音乐Top250.csv"的CSV文件，并将其存储在名为`df`的变量中。最后一行代码`display(df)`用于显示数据框中的数据。

这段代码的目的是读取Excel文件并转换为CSV文件，并使用pandas和matplotlib库进行数据处理和可视化。