本实例要求根据下表的数据，将分类列的数据作为饼图的标签，将各分类对应的金额与总支出金额的比例作为饼图的数据，使用pie()函数绘制下图所示的饼图。

要在Python中使用matplotlib库来创建这个饼图，首先你需要导入所需的模块，如`pandas`, `numpy`, 和 `matplotlib.pyplot`。假设你有一个名为df的DataFrame，其中包含"分类"列（类别名）和"金额"列（对应每个类别的金额），以及"总支出"这一列。以下是步骤：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据存储在一个DataFrame df中，结构如下：
#      分类         金额   总支出
# 0     类别A  50000  200000
# 1     类别B  70000  200000
# 2     类别C  80000  200000

# 计算各类别占总支出的比例
percentage = df['金额'] / df['总支出']

# 创建饼图
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.pie(percentage, labels=df['分类'], autopct='%1.1f%%', startangle=140)  # autopct显示百分比，startangle调整初始角度
plt.title('各个分类金额占总支出比例')
plt.ylabel('')
plt.legend(title='分类', loc="upper right")
plt.show()

相关问题

pycharm中使用matplotlib库对excel表中的数据进行分类汇总然后绘制成饼图的代码

以下是一个示例代码，可以读取Excel表格数据，对数据进行分类汇总，并绘制饼图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对数据进行分类汇总
grouped = df.groupby('类别')['金额'].sum()

# 绘制饼图
plt.pie(grouped, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('收支情况分布')
plt.show()

其中，`data.xlsx`是Excel表格的文件名，`类别`和`金额`是表格中的列名。代码中使用了`pandas`库对Excel表格进行读取和处理，使用`matplotlib`库绘制饼图。在饼图中，`labels`参数表示每个分类的名称，`autopct`参数表示显示百分比的格式。

jupyter怎么将一列数据统计并绘制饼图

首先，你需要将数据导入Jupyter notebook中，可以使用pandas库来读取数据，例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv') # 读取数据文件
column = 'your_column_name' # 指定你要统计的列名

接下来，你可以使用value_counts()方法来统计这一列中每个元素出现的次数，例如：

value_counts = data[column].value_counts() # 统计该列每个元素出现的次数

最后，你可以使用matplotlib库来绘制饼图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.pie(value_counts.values, labels=value_counts.index) # 绘制饼图
plt.show() # 展示饼图

这样，你就可以将一列数据统计并绘制饼图了。