pie_data = df['工作经验'] # 统计每个值的数量 value_counts = pie_data.value_counts() # 绘制饼图 plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%') plt.axis('equal') plt.title("工作经验要求饼图") plt.savefig('工作经验.png') # 显示图形 plt.show()

这段代码使用了 pandas 和 matplotlib 库，目的是绘制一个饼图来展示数据中不同工作经验要求出现的次数占比。具体解释如下：

1. `df['工作经验']` 选取数据集中 "工作经验" 这一列的数据，并将其赋值给变量 `pie_data`。

2. `value_counts = pie_data.value_counts()` 统计 `pie_data` 中每个值出现的次数，并将结果赋值给 `value_counts` 变量。

3. `plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%')` 绘制饼图。`value_counts` 是每个值出现的次数，`labels=value_counts.index` 指定每个扇形的标签是不同的工作经验要求，`autopct='%2.1f%%'` 表示将数值保留一位小数，并在百分号前面加上一个空格。

4. `plt.axis('equal')` 使饼图的长宽比相同，即让饼图变成一个正圆。

5. `plt.title("工作经验要求饼图")` 设置饼图的标题。

6. `plt.savefig('工作经验.png')` 将图像保存为文件。

7. `plt.show()` 显示图形。

相关问题

df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df= df[df['Column1'] == 'Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['Column8'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图 bar_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png',dpi=300) pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300)根据该代码做出的饼状图与柱状图重合，如何解决，需要正确的代码，加上 queens_df=queens_df.sort_values('NO2 AQI')仍然存在这个问题

这个问题可能是由于数据中存在重复值造成的。你可以在进行离散化之前使用 `drop_duplicates()` 方法来删除重复值。此外，你需要将 `queens_df` 的索引重置为默认索引，以确保排序和统计结果正确对应。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv')

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 筛选出 Queens 的数据
queens_df = df[df['Column1'] == 'Queens']

# 离散化
queens_df['NO2 AQI'] = pd.cut(queens_df['Column8'], bins=[0, 25, 50, 75, 100, 125, 150], labels=['Good', 'Moderate', 'SubUnhealthy', 'Unhealthy', 'VeryUnhealthy', 'Hazardous'])

# 统计结果并画图
queens_df = queens_df.sort_values('NO2 AQI')
queens_df = queens_df.reset_index(drop=True)

bar_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar')
bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png', dpi=300)

pie_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie')
pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png', dpi=300)

希望这能帮到你！

def task4(): # 读取文件 df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df=df[df['County']=='Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['NO2 Mean'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图 bar_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png',dpi=300) pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300) print("任务四执行成功！")显示keyerror为county如何解决，需要新的代码

如果出现了 `KeyError: 'County'` 错误，可能是因为读取的 CSV 文件中没有 `County` 这一列或者列名不是 `County`。

你可以先通过 `df.columns` 查看读取的 CSV 文件中包含哪些列名。如果确实没有 `County` 列，你需要修改代码来适应实际情况。

以下是一个修改后的示例代码，使用了 `State` 列来筛选纽约市皇后区的数据：

def task4():
    # 读取文件
    df = pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv')
    # 离散化
    queens_df = df[df['State'] == 'New York'][df['City'] == 'New York'][df['County'] == 'Queens']
    queens_df['NO2 AQI'] = pd.cut(queens_df['NO2 Mean'], bins=[0, 25, 50, 75, 100, 125, 150], labels=['Good', 'Moderate', 'SubUnhealthy', 'Unhealthy', 'VeryUnhealthy', 'Hazardous'])
    # 统计结果并画图
    bar_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar')
    bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png', dpi=300)
    pie_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie')
    pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png', dpi=300)
    print("任务四执行成功！")

在这个示例代码中，我们使用了 `df[df['State'] == 'New York'][df['City'] == 'New York'][df['County'] == 'Queens']` 来筛选纽约市皇后区的数据，而非使用 `df[df['County'] == 'Queens']`。这样做可以避免因为数据集中存在多个城市或州份而产生混淆。