c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(age_rate['年龄分段'].tolist(),age_rate['比例'].round(4).tolist())], center=["35%", "50%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="年龄分布比例"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) ) c.render_notebook()

这是一个使用 pyecharts 绘制饼图的代码，其中数据来源是 age_rate 数据框中的“年龄分段”列和“比例”列。饼图的标题为“年龄分布比例”，图例位于左侧，饼图的中心点位于整个图形区域的左侧 35%，上下居中。每个扇形区域的标签格式为“{b}: {c}”，其中 {b} 表示数据来源的标签，{c} 表示比例的值。最后，该饼图被渲染到 Jupyter Notebook 中。

相关问题

解释pie = Pie().add( series_name='销售比例', data_pair=[ list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist()) ],

这段代码使用 `Pie` 类创建了一个饼图对象 `pie`，并添加了一系列参数来设置饼图的属性和数据。

- `series_name='销售比例'`：设置饼图的系列名称为 "销售比例"。

- `data_pair=[list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist())]`：这部分代码是将 `product_counts` 中的索引（产品名称）和对应的值（销售量总和）转换为一个二维列表，用于表示饼图的数据对。`list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist())` 的作用是将索引和值对应的元素打包成一个元组，并将多个元组组成的列表转换为二维列表。

综上所述，这段代码创建了一个饼图对象 `pie`，并设置了系列名称为 "销售比例"，数据则是由 `product_counts` 中的产品名称和对应的销售量总和组成的。该饼图可以用于展示不同产品销售量在总销售量中的比例关系。

c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(gender_buy_rate['性别'].tolist(),gender_buy_rate['比例'].round(4).tolist())], center=["35%", "50%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="性别分布比例"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) ) c.render_notebook()

这是一个使用 pyecharts 绘制饼图的代码，其中数据来源是 gender_buy_rate 数据框中的“性别”列和“比例”列。饼图的标题为“性别分布比例”，图例位于左侧，饼图的中心点位于整个图形区域的左侧 35%，上下居中。每个扇形区域的标签格式为“{b}: {c}”，其中 {b} 表示数据来源的标签，{c} 表示比例的值。最后，该饼图被渲染到 Jupyter Notebook 中。