def douyin_like(): user_info = douyin_data.groupby('uid')['like'].aggregate(["sum"]) # 数据分组groupby函数 user1 = (user_info[user_info == 0]).count() # count方法计数0 user2 = (user_info[user_info == 1]).count() user3 = (user_info[user_info == 2]).count() user4 = (user_info[user_info == 3]).count() user5 = (user_info[user_info == 4]).count() user6 = user_info[user_info > 4].count() # 计数大于4 plt.pie([user1, user2, user3, user4, user5, user6], labels=['0', '1', '2', '3', '4', '5-max'], autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.8, explode=(0, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6)) plt.show() # 用户点赞量，报错ValueError: x must be 1D

根据你提供的代码，我发现问题可能出在 `plt.pie` 函数中。根据报错信息 `ValueError: x must be 1D`，可以看出是因为 `plt.pie` 函数的输入数据 `x` 不是一维数组导致的。根据你的代码，我猜测是因为在 `labels` 参数中设置了多个标签，导致 `plt.pie` 函数无法正确解析数据。为了解决这个问题，你可以将 `labels` 参数设置为一个单一的字符串数组，每个元素表示一个用户点赞数的范围，如下所示：

plt.pie([user1, user2, user3, user4, user5, user6], labels=['0', '1', '2', '3', '4+', '5-max'], autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.8, explode=(0, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6))

在上面的代码中，我将原来的 `labels` 参数中的最后一个标签 '4' 改为了 '4+'，表示点赞数大于等于 4 的用户。这样，`plt.pie` 函数应该就能正确解析数据并绘制饼图了。