请加上前面我提供的代码的提取行业代码第一个代码作为分类依据的功能

好的，那么您可以在计算每个行业的平均LSR值时，添加一个新的列来存储每个行业的第一个字母，然后按照这个列进行分组计算平均LSR值。以下是修改后的代码：

# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母
def get_first_letter(x):
    return x[0]

# 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列
df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_first_letter)

# 按第一个字母和行业代码分组，计算每个行业的平均LSR值
industry_lsr = df.groupby(['industry', '行业代码'])['LSR'].mean()

# 计算总LSR值
total_lsr = industry_lsr.sum()

# 计算每个行业平均LSR占总LSR的比例
industry_pcts = industry_lsr.groupby('industry').apply(lambda x: x.sum() / total_lsr)

# 设置 figure 的大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

# 绘制饼图
plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('各行业平均LSR占比')

# 显示图表
plt.show()

此代码首先定义了一个函数`get_first_letter()`，该函数用于提取行业代码的第一个字母。然后将该函数应用于行业代码列，并将结果添加到一个新的列中。接下来，按照新的列和行业代码列进行分组，计算每个行业的平均LSR值。然后计算总LSR值，并使用新的列对行业平均LSR值进行分组，以计算每个行业平均LSR占总LSR值的比例。最后，使用matplotlib绘制饼图，其中每个行业的标签是第一个字母，每个扇形的大小表示每个行业平均LSR占总LSR值的比例。