# rotate so that first wedge is split by the x-axis angle = -180 * ratios[8] ax1.pie(ratios, autopct='%1.1f%%', startangle=angle, labels=labels, explode=explode,pctdistance=0.85) ax1.set_title('不同价格段的商品占比')报错could not convert string to float: '100以下'怎么办

您看到的错误信息 "could not convert string to float: '100以下'" 意味着在尝试将 "100以下" 这个字符串转换为浮点数时发生了错误。这是因为 `autopct` 参数期望的是一个浮点数格式的字符串，但是 "100以下" 不是一个浮点数。这是由于在 `labels` 中包含了 "100以下" 这个字符串导致的。

为了解决这个问题，您需要将 "100以下" 这个字符串从 `labels` 中删除，并相应地更新 `ratios` 数组，使其与新的 `labels` 数组相对应。然后再重新运行您的代码即可。

另外，如果您想要在饼图中显示 "100以下" 这个标签，您可以将其替换为另一个字符串，比如 "100以下商品"，然后将其添加到 `labels` 中。这样可以避免将其作为 `autopct` 参数的输入并导致类型错误。

希望这可以帮助您解决问题。

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result = df result['price_cut'] = pd.cut(x=result['price'],bins=[0,100,200,300,400,500,600,800,1000,30000], labels=['100以下','100-200','200-300','300-400','400-500','500-600','600-800','800-1k','1K以上'])result2 = df[df['price']>=1000] result2['price_cut'] = pd.cut(x=result['price'],bins=[1000,2000,5000,10000,30000], labels=['1K-2K','2K-5K','5K-1W','1W以上']) result3 = pd.DataFrame((result2['price_cut'].value_counts()/result.shape[0]).round(3))from matplotlib.patches import ConnectionPatch import numpy as np # make figure and assign axis objects fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0) # pie chart parameters ratios = result.groupby('price_cut')['name '].count().values ratios = result.groupby('price_cut')['name '].count().index explode = [0, 0,0,0,0,0,0,0,0.1] # rotate so that first wedge is split by the x-axis angle = -180 * ratios[8] ax1.pie(ratios, autopct='%1.1f%%', startangle=angle, labels=labels, explode=explode,pctdistance=0.85) ax1.set_title('不同价格段的商品占比')现在报错ValueError: could not convert string to float: '100以下'

这个错误是由于 `labels` 变量没有被定义，因此在绘制饼图时引发了异常。你需要在代码中定义 `labels` 变量并确保其与 `ratios` 数组中的标签相对应。

在你的代码中，`labels` 变量应该是在 `pd.cut()` 函数中定义的，例如：

result = df
result['price_cut'] = pd.cut(x=result['price'], bins=[0,100,200,300,400,500,600,800,1000,30000],
                              labels=['100以下','100-200','200-300','300-400','400-500','500-600','600-800','800-1k','1K以上'])
result2 = df[df['price']>=1000]
result2['price_cut'] = pd.cut(x=result2['price'], bins=[1000,2000,5000,10000,30000],
                              labels=['1K-2K','2K-5K','5K-1W','1W以上'])
result3 = pd.DataFrame((result2['price_cut'].value_counts()/result.shape[0]).round(3))

# 定义 labels 变量
labels = ['100以下','100-200','200-300','300-400','400-500','500-600','600-800','800-1k','1K以上']

# 绘制饼图
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
fig.subplots_adjust(wspace=0)

ratios = result.groupby('price_cut')['name '].count().values
explode = [0, 0,0,0,0,0,0,0,0.1]
angle = -180 * ratios[8]
ax1.pie(ratios, autopct='%1.1f%%', startangle=angle, labels=labels, explode=explode, pctdistance=0.85)
ax1.set_title('不同价格段的商品占比')

在这里，我们将 `labels` 定义为一个包含每个区间标签的列表，并将其传递给 `ax1.pie()` 函数，以确保标签与饼图切片相对应。

希望这可以帮助你解决问题。

ax1.text为圆环图添加数值和 引导线

在 matplotlib 中，可以使用 `ax.text()` 方法为图表添加文本注释。对于圆环图，可以在每个扇形的中心位置添加相应的数值，并使用引导线将其连接到相应的扇形边缘。

以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [30, 40, 20, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']

# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()

# 画圆环图
wedges, _, _ = ax.pie(sizes, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90, counterclock=False, wedgeprops={'width': 0.4})

# 添加数值和引导线
for i, wedge in enumerate(wedges):
    # 计算扇形中心的坐标
    center = (wedge.center[0], wedge.center[1])
    # 计算数值
    value = sizes[i]
    # 添加数值注释
    ax.text(center[0], center[1], str(value), ha='center', va='center', fontweight='bold')
    # 计算引导线的终点坐标
    x, y = wedge.r * 1.1 * np.cos(np.pi / 2 - wedge.theta2), wedge.r * 1.1 * np.sin(np.pi / 2 - wedge.theta2)
    # 添加引导线
    ax.annotate(labels[i], xy=(center[0], center[1]), xytext=(center[0]+x, center[1]+y), ha='center', va='center', arrowprops=dict(arrowstyle='-', color='gray'))

# 设置标题
ax.set_title('Pie Chart with Values and Lines')

# 显示图表
plt.show()

这个示例将在圆环图的每个扇形中心位置添加相应的数值，并使用引导线将其连接到相应的扇形边缘。`ax.text()` 方法用于添加文本注释，`ax.annotate()` 方法用于添加带箭头的引导线。