import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts data_rd=pd.read_excel("海南疫情.xlsx") data=[z for z in zip(list(data_rd["地点"]),list(data_rd["感染人数"]))] data.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) data=[data[i] for i in range(3,23)] pie=Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='600px')) color_series=['#60716B','#4F92EO','#6B90DE','#76B6E4','#6C7162','#535472', '#D781D9','#4C3689','#6543A4','#BA865F','#6E564C','#61565A', '#E8D248','#EBA281','#DE8438','#E3954A','#EA8ECD','#DF7BBB', '#C14C3B','#A56468'] #'#4E777D','#ABD46E','#639A72','#CAE268' pie.add( series_name="地区", data_pair=data, radius=["40%","100%"], center=["50%","70%"], rosetype='area', ) pie.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="海南省各市感染人数的南丁格尔玫瑰图",pos_left="30%",pos_top="15%"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True), ) pie.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position='inside', rotate=45, formatter="{b}:{c}", font_size=11 ) ) pie.render("guangdong.html") pie.render_notebook() 解释代码的意思

这段代码使用了 pandas 和 pyecharts 库来读取一个名为“海南疫情.xlsx”的 Excel 文件，并将其中的“地点”和“感染人数”列组成一个数据列表。然后，对这个列表进行排序并筛选出前20个数据点，用于绘制南丁格尔玫瑰图。

接着，使用 pyecharts 的 Pie 类来创建一个饼图对象，并设置其属性，包括图表的大小、数据、标题和图例等。在这个饼图中，每个数据点被分配到一个扇形区域，扇形的大小与数据点对应的数值成正比。扇形的颜色使用了一个预定义的颜色序列 color_series。

最后，调用 render() 方法将图表渲染为 HTML 文件 "guangdong.html"，并在 Jupyter Notebook 中显示该图表。

相关问题

import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')

这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象，代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中，则可以直接使用文件名而不需要路径。例如，如果文件名为 `data.xlsx`，则可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')

这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。

import pandas as pd , data=pd.read_csv()

import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句，它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。

data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式，用于存储表格数据。

在使用data=pd.read_csv()时，你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL，并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。