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 13:02:54 浏览: 38
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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