python 选择特定行和特定列绘制华夫饼图,设置legend、labels,其中excel有三列地区、商品、价格
时间: 2023-06-16 14:02:54 浏览: 73
可以使用 pandas 和 matplotlib 库来实现。
首先,读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
假设 DataFrame 的列名为 'region'、'product'、'price',我们可以使用 loc 方法选择特定行和列:
```python
df_filtered = df.loc[df['region'] == 'Region1', ['product', 'price']]
```
这将选择地区为 'Region1' 的行,并且仅保留 'product' 和 'price' 两列。
接下来,使用 groupby 方法计算每个产品的总价,并绘制华夫饼图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
df_filtered = df_filtered.groupby('product').sum()
plt.pie(df_filtered['price'], labels=df_filtered.index)
plt.legend(df_filtered.index, loc='best')
plt.show()
```
这将绘制一个华夫饼图,其中每个扇形表示一个产品,其大小表示该产品的总价。 legend 参数用于设置图例, labels 参数用于设置扇形标签。
相关问题
python 选择特定行和特定列绘制分组华夫饼图,要求设置legend、labels,其中excel有三列地区、商品、价格
你可以使用Pandas和Matplotlib库来读取Excel文件并绘制华夫饼图,以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 选择特定行和特定列
data = df.loc[df['地区'] == '北京', ['商品', '价格']]
# 按商品分组并计算价格总和
grouped_data = data.groupby('商品').sum()
# 绘制华夫饼图
plt.pie(grouped_data['价格'], labels=grouped_data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.legend(title='商品')
plt.title('北京地区商品销售占比')
plt.show()
```
在这个示例中,我们选择Excel文件中地区为北京的行,以及商品和价格这两列。然后,我们按商品分组并计算价格总和,最后使用Matplotlib库绘制华夫饼图,并设置legend、labels和title。你可以根据自己的需求修改代码来绘制不同的华夫饼图。
jupyter绘制华夫饼
好的,以下是使用Python在Jupyter Notebook中绘制华夫饼的步骤:
1. 导入必要的库
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 准备数据
```python
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [15, 30, 25, 10, 20]
```
3. 绘制华夫饼
```python
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')
plt.show()
```
这样就可以在Jupyter Notebook中绘制出一个简单的华夫饼图了。
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