分别绘制2000年与2017年各产业与各行民生产总值构成分布饼图，

下面是绘制2000年与2017年各产业与各行民生产总值构成分布饼图的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('国民经济核算季度数据.xlsx', sheet_name='产业与行业GDP构成分布')

# 选择需要绘制的列
cols_2000 = ['第一产业GDP', '第二产业GDP', '第三产业GDP', '农林牧渔业GDP', '工业GDP', '建筑业GDP', '批发和零售业GDP', '交通运输、仓储和邮政业GDP', '住宿和餐饮业GDP', '金融业GDP', '房地产业GDP', '其他行业GDP']
cols_2017 = ['第一产业GDP.1', '第二产业GDP.1', '第三产业GDP.1', '农林牧渔业GDP.1', '工业GDP.1', '建筑业GDP.1', '批发和零售业GDP.1', '交通运输、仓储和邮政业GDP.1', '住宿和餐饮业GDP.1', '金融业GDP.1', '房地产业GDP.1', '其他行业GDP.1']

# 绘制饼图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=4, figsize=(16, 8))
for i, (year, cols) in enumerate(zip([2000, 2017], [cols_2000, cols_2017])):
    for j, col in enumerate(cols):
        ax = axes[i, j]
        data = df.loc[df['时间'] == year, col].values[0]
        labels = df.columns[df.columns.str.contains(col)].str.replace('.1', '').tolist()
        ax.pie(data, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
        ax.set_title(f'{year}年{labels[0]}-{labels[-1]}')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用 Pandas 读取 Excel 文件中的数据，并选择需要绘制的列，分别为2000年和2017年各产业与各行民生产总值构成分布的数据。然后，我们使用 Matplotlib 的 `subplots` 函数创建一个包含8个子图的画布，并在每个子图中绘制一个饼图。我们使用 Pandas 的 `loc` 方法选择相应年份的数据，并使用 Matplotlib 的 `pie` 函数绘制饼图。最后，我们使用 Matplotlib 的 `set_title` 函数为每个子图添加标题，并使用 `show` 函数显示画布。

请注意，由于没有提供数据文件，示例代码中的数据读取代码可能需要进行修改才能适用于你的数据。