怎么画出数据集ObesityDataSet_raw_and_data中Gender中Female和Male分布的饼图并在饼图外圈分别展示两个性别的NObeyesdad的类型分布情况

好的，下面是画出数据集ObesityDataSet_raw_and_data中Gender中Female和Male分布的饼图并在饼图外圈分别展示两个性别的NObeyesdad的类型分布情况的步骤：

1. 首先，需要导入必要的库，包括pandas和matplotlib.pyplot。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 然后，需要读取数据集ObesityDataSet_raw_and_data.csv，并使用value_counts()函数计算Gender列中每个值的数量。注意，数据集中的Gender列可能包括其他值，因此需要先将其清洗，只保留Female和Male。

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

# 清洗Gender列，只保留Female和Male
df = df[df['Gender'].isin(['Female', 'Male'])]

# 计算每个值的数量
gender_counts = df['Gender'].value_counts()

3. 接下来，可以使用plt.subplot()函数创建一个2x2的子图表格，然后在其中的每个子图中画出一个饼图。在每个饼图的外圈，使用plt.pie()函数画出NObeyesdad列中每个值的数量。注意，需要在每个饼图中使用autopct参数添加数值标签，并使用startangle参数设置起始角度，以便更好地展示饼图。

# 创建一个2x2的子图表格
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))

# 分别画出Female和Male的饼图
for i, gender in enumerate(['Female', 'Male']):
    # 获取当前性别的数据
    data = df[df['Gender'] == gender]
    
    # 计算NObeyesdad列中每个值的数量
    nobesity_counts = data['NObeyesdad'].value_counts()
    
    # 计算当前子图的行和列
    row = i // 2
    col = i % 2
    
    # 画饼图
    axs[row, col].pie(data['Gender'].value_counts(), labels=data['Gender'].value_counts().index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    axs[row, col].pie(nobesity_counts, radius=0.75, labels=nobesity_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    
    # 添加标题
    axs[row, col].set_title(gender)

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(hspace=0.3)

# 显示图形
plt.show()

完整的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 清洗Gender列，只保留Female和Male
df = df[df['Gender'].isin(['Female', 'Male'])]

# 创建一个2x2的子图表格
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))

# 分别画出Female和Male的饼图
for i, gender in enumerate(['Female', 'Male']):
    # 获取当前性别的数据
    data = df[df['Gender'] == gender]
    
    # 计算NObeyesdad列中每个值的数量
    nobesity_counts = data['NObeyesdad'].value_counts()
    
    # 计算当前子图的行和列
    row = i // 2
    col = i % 2
    
    # 画饼图
    axs[row, col].pie(data['Gender'].value_counts(), labels=data['Gender'].value_counts().index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    axs[row, col].pie(nobesity_counts, radius=0.75, labels=nobesity_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    
    # 添加标题
    axs[row, col].set_title(gender)

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(hspace=0.3)

# 显示图形
plt.show()

希望能对你有所帮助！