pandas将表里的数值按照区间进行替换并绘制饼图

可以使用 pandas.cut() 方法将数值按照区间进行分组，并使用 value_counts() 方法统计每个区间的数量，最后使用 plot.pie() 方法绘制饼图。以下是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'score': [78, 85, 95, 62, 56, 72, 88, 90, 68, 75, 82, 91, 84, 79, 63, 70, 76, 92, 87, 81]})

# 将分数按照区间分组
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
labels = ['不及格', '及格', '良好', '优秀', '完美']
df['category'] = pd.cut(df['score'], bins=bins, labels=labels)

# 统计每个区间的数量
counts = df['category'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(6, 6))
counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%', labels=labels)
plt.title('分数区间分布')
plt.show()

输出结果为：


相关问题

如何用python 把excel的某一列数据按照区间分组并绘制饼图

可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来完成此任务。

首先，需要安装 Pandas 和 Matplotlib 库：

pip install pandas
pip install matplotlib

接下来，可以使用 Pandas 读取 Excel 文件，将数据加载到 DataFrame 中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

假设要对 DataFrame 中的 "score" 列数据进行分组并绘制饼图。可以使用 Pandas 的 cut 方法将数据按照区间分组：

# 定义分组边界
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

# 将数据按照分组边界分组
df['group'] = pd.cut(df['score'], bins)

# 统计每个分组的数量
group_count = df['group'].value_counts()

接下来，可以使用 Matplotlib 绘制饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制饼图
plt.pie(group_count, labels=group_count.index, autopct='%1.1f%%')

plt.title('Score Distribution')

plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义分组边界
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

# 将数据按照分组边界分组
df['group'] = pd.cut(df['score'], bins)

# 统计每个分组的数量
group_count = df['group'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(group_count, labels=group_count.index, autopct='%1.1f%%')

plt.title('Score Distribution')

plt.show()

请注意，此示例代码仅供参考，实际应用中需要根据数据格式和需求进行适当修改。

读取csv并将年份弄成区间绘制饼图

好的，我可以为您提供 Python 代码来实现这个功能。首先，您需要安装 pandas 和 matplotlib 这两个 Python 库，可使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

接下来，您可以使用以下代码读取 CSV 文件并将年份转换为年份区间：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将年份转换为年份区间
df['year_range'] = pd.cut(df['year'], bins=[1900, 1920, 1940, 1960, 1980, 2000, 2020], labels=['1900-1920', '1920-1940', '1940-1960', '1960-1980', '1980-2000', '2000-2020'])

然后，您可以使用以下代码绘制饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 按年份区间计算数据
data = df['year_range'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Year Range Distribution')
plt.show()

这将绘制一个饼图，显示年份区间分布情况。您可以根据需要调整代码以满足特定需求。