python读取csv文件统计某一列各类的总数并画雷达图

可以使用pandas库读取csv文件，并使用matplotlib库绘制雷达图。具体步骤如下：

1. 导入所需库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi

2. 读取csv文件

假设csv文件名为data.csv，其中包含多列数据，需要统计第二列（假设为'category'）各类的总数。可以使用pandas库的read_csv函数读取csv文件，并使用value_counts函数统计各类的总数。

df = pd.read_csv('data.csv')
category_counts = df['category'].value_counts()

3. 绘制雷达图

使用matplotlib库的pyplot子模块绘制雷达图。首先需要计算每个类别在总数中的占比。然后，定义雷达图的角度、类别数量、坐标轴范围、坐标轴标签等参数。最后，使用plot函数绘制雷达图。

# 计算每个类别在总数中的占比
total = category_counts.sum()
category_proportions = [count/total for count in category_counts]

# 定义雷达图的角度、类别数量、坐标轴范围、坐标轴标签等参数
angles = [n/float(len(category_counts)) * 2 * pi for n in range(len(category_counts))]
angles += angles[:1]
ax = plt.subplot(111, polar=True)
plt.xticks(angles[:-1], category_counts.index, color='grey', size=8)
ax.set_rlabel_position(0)
plt.yticks([0.25, 0.5, 0.75], ["0.25", "0.5", "0.75"], color="grey", size=7)
plt.ylim(0, 1)

# 使用plot函数绘制雷达图
ax.plot(angles, category_proportions, linewidth=1, linestyle='solid')
ax.fill(angles, category_proportions, 'b', alpha=0.1)
plt.show()

这段代码会生成一个雷达图，其中每个顶点代表一个类别，每条边代表一种类别的占比。雷达图中心表示占比为0，最外围表示占比为1。