公司部门饼状图 python语言

以下是一个用 Python 绘制公司部门饼状图的代码示例，使用了 `matplotlib` 和 `pandas` 库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('department_data.csv')

# 按部门统计人数
dept_counts = data['department'].value_counts()

# 绘制饼状图
plt.pie(dept_counts, labels=dept_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('公司部门人数分布')
plt.show()

假设我们的数据文件名为 `department_data.csv`，它包含以下字段：

- `department`：员工所属部门。

这个代码将读取数据，按部门统计人数，并绘制饼状图。你可以根据自己的需求修改代码，调整图形大小、颜色等参数。

相关问题

python天气饼状图

在Python中，创建天气相关的饼状图通常是用来展示不同天气状况的比例。你可以使用matplotlib或seaborn等数据可视化库来完成这个任务。假设你有一个包含天气分类和对应数量的数据集，例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设这是你的数据（示例）
data = {
    '晴天': 20,
    '阴天': 15,
    '雨天': 10,
    '雪天': 5
}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['天气情况'])

然后你可以按照以下步骤创建饼状图：

plt.figure(figsize=(8, 6))
labels = df.index.tolist()  # 天气类别
values = df['天气情况'].tolist()  # 频数

plt.pie(values, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)  # autopct用于显示百分比
plt.title('各天气占比')
plt.show()

这里`autopct='%1.1f%%'`表示每个部分将显示其占总体的百分比，`startangle=140`则是调整初始角度，使得饼图更美观。

如果你有具体的数据源，并且数据结构不同，可能需要先对数据进行处理。相关问题：

python根据词频绘制饼状图

在Python中，我们可以使用matplotlib库以及其派生库wordcloud或者collections模块结合matplotlib来根据词频绘制饼状图。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要获取文本数据，并统计其中每个单词的频率，可以使用`collections.Counter`来完成这个任务。

from collections import Counter

text = "这是一段示例文本，包含一些重复的词语"
word_counts = Counter(text.split())

2. 然后，使用`wordcloud`库生成词云图（虽然不是饼状图，但它能展示词频），或者直接使用matplotlib对词频数据创建饼状图。这里我们用matplotlib举例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将Counter对象转换为列表，便于matplotlib处理
labels, values = zip(*word_counts.items())

# 创建饼状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(values, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.axis('equal')  # 保持圆心角形状
plt.title('词频饼图')
plt.show()

上述代码会显示一个按照词频比例分布的饼状图。