director_countdata = pandas.read_csv('./数据集/director_countdata.csv') plt.pie(x=director_countdata['count'], labels=director_countdata['directed_by'])

这段代码使用了`pandas`和`matplotlib`两个库。`pandas`用于读取CSV文件并将其转换为数据帧（DataFrame），`matplotlib`用于绘制饼图。

首先，我们使用`pandas`的`read_csv()`函数读取名为`director_countdata.csv`的CSV文件，并将其转换为`director_countdata`数据帧。该文件包含两列数据，一列是导演名称（`directed_by`），另一列是该导演电影的数量（`count`）。

接下来，我们使用`matplotlib`的`pie()`函数绘制饼图。`x`参数是一个一维数组，包含每个扇形区域的大小。在这里，我们将其设置为`director_countdata['count']`，这是`director_countdata`数据帧中`count`列的值。`labels`参数是一个一维数组，包含每个扇形区域的标签。在这里，我们将其设置为`director_countdata['directed_by']`，这是`director_countdata`数据帧中`directed_by`列的值。

最后，我们可以使用`plt.show()`函数（`plt`是`matplotlib`的别名）显示生成的饼图。完整的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

director_countdata = pd.read_csv('./数据集/director_countdata.csv')
plt.pie(x=director_countdata['count'], labels=director_countdata['directed_by'])
plt.show()

运行该代码将显示一个饼图，每个扇形区域表示一个导演，其大小表示该导演电影的数量。