自定义函数plot_radar（），有两个参数data和future，分别为绘制图表的数据，要展示的一个或多个品牌。 columns = XX #设置要展示的性能评价指标，包括以下表格所列性能。

以下是 `plot_radar()` 函数的示例代码，其中包括了对参数的说明和使用 `matplotlib` 绘制雷达图的主要步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_radar(data, future):
    """
    绘制雷达图
    
    参数：
    data: pandas.DataFrame，需要绘制雷达图的数据，每行表示一个品牌，每列表示一个性能评价指标
    future: str 或 list，要展示的一个或多个品牌
    
    返回值：
    无返回值，直接显示雷达图
    """
    # 设置要展示的性能评价指标
    columns = ['性能1', '性能2', '性能3', '性能4', '性能5', '性能6']
    
    # 获取要展示的品牌的数据
    if isinstance(future, str):
        values = data.loc[future, columns].values
        brands = [future]
    elif isinstance(future, list):
        values = data.loc[future, columns].values
        brands = future
    else:
        raise TypeError("参数 future 应为 str 或 list 类型")
    
    # 计算角度
    angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(columns), endpoint=False)
    angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
    
    # 绘制雷达图
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
    for i in range(len(brands)):
        values_brand = values[i]
        values_brand = np.concatenate((values_brand, [values_brand[0]]))
        ax.plot(angles, values_brand, 'o-', linewidth=2, label=brands[i])
    ax.fill(angles, np.zeros_like(angles), 'grey', alpha=0.25)
    ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, columns)
    ax.grid(True)
    ax.legend(loc='upper right')
    plt.show()

函数 `plot_radar()` 需要传入两个参数 `data` 和 `future`。其中，`data` 是一个 `pandas.DataFrame`，表示需要绘制雷达图的数据，每行表示一个品牌，每列表示一个性能评价指标。`future` 是要展示的一个或多个品牌，可以是字符串或字符串列表。

函数主要分为以下步骤：

1. 设置要展示的性能评价指标，包括以下表格所列性能（这里使用了一个列表 `columns`）；
2. 根据传入的参数 `future`，获取需要展示的品牌的数据；
3. 计算绘制雷达图时需要的角度；
4. 使用 `matplotlib` 绘制雷达图，并设置图表标题、x轴标签、y轴标签等参数。

最后，函数使用 `plt.show()` 显示雷达图。