Python 利用pandas和matplotlib绘制饼图

这段代码使用了Pandas和Matplotlib库来绘制店铺销售数量占比的饼图。通过读取Excel文件中的数据，对店铺名称进行聚合并按销售数量降序排列，然后使用Matplotlib绘制饼图展示销售数量占比情况。

导入必要的库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

在这个步骤中，我们导入了两个必要的库：pandas用于数据处理，matplotlib.pyplot用于绘图。

设置中文字体

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']

这段代码指定中文字体为黑体，以支持中文字符集。

读取数据

data = pd.read_excel('C:\\Users\Admin\\Desktop\\数据核对\\新建 XLSX 工作表.xlsx')

这段代码从指定路径的Excel文件中读取数据，并将数据存储在data变量中。

聚合数据

aggregated_data = data.groupby('店铺名称')['销售数量'].sum()

这段代码根据店铺名称对销售数量进行聚合，并将结果存储在aggregated_data变量中。

排序数据

aggregated_data = aggregated_data.sort_values(ascending=False)

这段代码对聚合后的数据按销售数量进行降序排序。

绘制饼图

plt.pie(aggregated_data, labels=aggregated_data.index, autopct='%.2f%%', startangle=90,
        wedgeprops={'linewidth': 1, 'edgecolor': 'white'}, pctdistance=0.85)

这段代码使用plt.pie函数绘制饼图。传入的参数包括聚合后的销售数量数据和店铺名称，以及一些设置如起始角度、扇形边框样式和百分比标签等。

设置图表标题和图例

plt.title('店铺销售数量占比')
plt.legend(loc='best')

这段代码使用plt.title函数设置图表标题，并使用plt.legend函数添加图例。

隐藏饼图中间的白色圆圈

plt.gca().set_aspect('equal')
plt.tight_layout()

这段代码使用plt.gca().set_aspect('equal')将饼图设置为正圆形，并使用plt.tight_layout自动调整图表布局。

显示图表

plt.show()

这段代码显示绘制好的图表。

效果图展示:

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']  # 指定中文字体为黑体

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchunlin2\Desktop\新建文件夹\新建 XLSX 工作表.xlsx')

# 根据店铺名称聚合销售数量
aggregated_data = data.groupby('店铺名称')['销售数量'].sum()

# 按销售数量降序排列
aggregated_data = aggregated_data.sort_values(ascending=False)

# 绘制饼图
plt.pie(aggregated_data, labels=aggregated_data.index, autopct='%.2f%%', startangle=90,
        wedgeprops={'linewidth': 1, 'edgecolor': 'white'},pctdistance=0.85)  # 设置起始角度和扇形边框样式

# 设置图表标题和图例
plt.title('店铺销售数量占比')
plt.legend(loc='best')

# 隐藏饼图中间的白色圆圈
plt.gca().set_aspect('equal')  # 使饼图为正圆形
plt.tight_layout()  # 自动调整图表布局

# 显示图表
plt.show()