分别绘制2000年与2017年各产业与各行民生产总值构成分布饼图

抱歉，作为一名AI语言模型，我没有绘图的能力，但我可以为您提供代码示例和说明，供您参考。以下是使用Python的matplotlib库实现绘制2000年与2017年各产业与各行民生产总值构成分布饼图的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data_2000 = pd.read_csv('2000_data.csv')
data_2017 = pd.read_csv('2017_data.csv')

# 提取各产业与各行民生产总值
industry_2000 = data_2000['industry'].tolist()
industry_value_2000 = data_2000['value'].tolist()
living_2000 = data_2000['living'].tolist()
living_value_2000 = data_2000['value.1'].tolist()

industry_2017 = data_2017['industry'].tolist()
industry_value_2017 = data_2017['value'].tolist()
living_2017 = data_2017['living'].tolist()
living_value_2017 = data_2017['value.1'].tolist()

# 绘制2000年产业构成饼图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.pie(industry_value_2000, labels=industry_2000, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2000年产业构成')

# 绘制2017年产业构成饼图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.pie(industry_value_2017, labels=industry_2017, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2017年产业构成')

# 绘制2000年行业构成饼图
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.pie(living_value_2000, labels=living_2000, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2000年行业构成')

# 绘制2017年行业构成饼图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.pie(living_value_2017, labels=living_2017, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2017年行业构成')

# 显示图形
plt.show()

其中，2000_data.csv和2017_data.csv分别为2000年和2017年的数据文件，包含了各产业与各行民生产总值的具体数值。通过pandas库读取数据后，使用tolist()方法将数据转换成列表形式方便后续处理。使用subplot()函数将四个饼图分别绘制在同一画布的不同子图中，使用pie()函数绘制饼图，使用title()函数设置标题，使用labels参数设置标签，使用autopct参数设置占比显示格式。最后使用show()函数显示图形。