绘制下列代码按月份划分的销售量饼图data_month = data.groupby(['月份','货品'])['数量'].sum().unstack() data_month
时间: 2023-08-31 12:11:24 浏览: 68
好的,您可以使用以下代码来绘制按月份划分的销售量饼图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
data_month = data.groupby(['月份','货品'])['数量'].sum().unstack()
fig, axs = plt.subplots(nrows=len(data_month.index), figsize=(8, 12))
for i, (month, values) in enumerate(data_month.iterrows()):
axs[i].pie(values, labels=values.index, autopct='%1.1f%%')
axs[i].set_title(f"Month {month}")
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这段代码首先通过 `groupby` 方法按照月份和货品对数据进行分组,并对数量进行求和,并使用 `unstack` 方法将数据转化为透视表形式。接着,我们使用 `subplot` 方法创建一个包含每个月份子图的画布,并在每个子图上绘制销售量饼图。最后,使用 `tight_layout` 方法调整子图排版,并使用 `show` 方法展示图形。
相关问题
Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()
这段代码用于绘制不同地区(北美、欧洲、日本和其他地区)的游戏销售额占比的饼图。下面是对代码的解释:
1. `Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False)`:这行代码使用`pivot_table`函数创建一个数据透视表,按照游戏类型(Genre)对北美地区的销售额(NA_Sales)进行分组,并计算每种类型游戏的销售总额,然后按降序排列。
2. `Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False)`:这行代码同样使用`pivot_table`函数创建一个数据透视表,按照游戏类型对欧洲地区的销售额进行分组,并计算每种类型游戏的销售总额,然后按降序排列。
3. `Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False)` 和 `Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False)`:这两行代码分别创建了针对日本地区和其他地区的数据透视表,计算每种类型游戏在不同地区的销售总额。
4. `plt.figure(figsize=(10,10))`:这行代码创建一个大小为10x10英寸的画布。
5. `plt.subplot(2,2,1)` 到 `plt.subplot(2,2,4)`:这四行代码分别创建了一个包含四个子图的图像,每个子图对应一个地区的销售额占比饼图。
6. `plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True)` 到 `plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True)`:这四行代码使用`pie`函数绘制饼图,其中x参数为销售额数据,labels参数为游戏类型的名称,autopct参数为饼图上显示的百分比格式,shadow参数为是否显示阴影效果。
7. `plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额")` 到 `plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额")`:这四行代码分别设置四个子图的标题。
8. `plt.show()`:这行代码显示绘制的饼图。
通过这段代码,可以对比不同地区的游戏销售额占比情况,进一步分析各地区的游戏市场偏好和销售趋势。
#使用了pandas和matplotlib来创建一个包含四个子图的图表, Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()
这段代码使用了 pandas 和 matplotlib 库来创建一个包含四个子图的图表。首先,通过使用 pivot_table 方法和 aggfunc 参数,对数据进行聚合并按照指定的列进行排序,得到了四个不同地区的游戏销售额数据:Genre_data_NA、Genre_data_EU、Genre_data_JP 和 Genre_data_Other。
接下来,将 Genre_data_NA 数据赋值给 data 变量,并通过调用 _stat_axis.values.tolist() 方法获取到 Genre_name 列表,这将作为饼图的标签。
然后,创建一个大小为 (10,10) 的图表,并在其中设置四个子图。对于每个子图,使用 plt.pie 方法绘制饼图,传入不同地区的销售额数据 Genre_data_NA、Genre_data_EU、Genre_data_JP 和 Genre_data_Other,以及对应的标签 Genre_name。同时,通过设置 autopct 参数来显示百分比,并设置 shadow 参数为 True 来添加阴影效果。最后,在每个子图上添加标题,并使用 plt.show() 方法显示图表。
这样,您将得到一个包含四个子图的图表,分别展示了不同地区的游戏销售额情况。
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