Python数据可视化神奇利器，Pyecharts的使用(2.饼图使用之分析世界五百强数据可视化)

简单使用

        前面安装步骤以及大致使用在主页柱状图的使用，可以点击主页进行查找！

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts import Pie


country=['中国','日本','美国','俄罗斯','韩国']
num=[123,24,88,76,13]
#这里是随便伪造的数据

pie=(
    Pie()
    #Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
    #换成暗黑风格的主题，需要导包Themo
    .add('',[z for z in zip (country,num)])
)
pie.render_notebook()

        可以对上图进行美化，比如改成圆环图，只需要在.add再添加一个参数radius=[140,200]，这里列表[0]如果=0，则是一个完整圆，所以可以根据列表[0]进行调整圆环宽度(只要不超过列表[1]的值)。

进阶使用

（一）标签多样化

df.rename(columns={'字段1':'国家以及代码','字段2':'城市'},inplace=True)
#修改列名

num=df.loc[:,'国家'].value_counts() 
#统计各个国家的五百强数量
num=num.to_dict() 
#将Series对象转换为字典
num=list(num.items()) 
#将字典转换为键和值作为列表元素

pie=(
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
#     主题风格:暗黑
        .add('',num,
         radius=[140,200]
        )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各个国家全球五百强数量占比"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right",orient="vertical")
                    # 图例在左边和垂直显示
                    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(
                                              formatter="{b}",
                                               # 数据标签名称设置
                                              is_show=False
                                               # 标签是否显示
                                              ),
                     tooltip_opts=opts.TooltipOpts( 
                                               formatter="{b}有{c}家公司-占{d}%"
                         #a代表.add头一个参数，d代表百分比，b代表图例名称，c代表数据值
        )
                    )  
)
pie.render_notebook()

（二）多个饼图使用

pie=(
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国，美国，日本，德国500强占比"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right")                            
                    )
    .add('',
         [num for num in zip(['中国','其他'],[143,357])],
         center=["30%","30%"],
         radius=[40,70]
        )
    .add('',
         [num for num in zip(['美国','其他'],[122,378])],
         center=["70%","30%"],
         radius=[40,70]
        )
    .add('',
         [num for num in zip(['日本','其他'],[53,447])],
         center=["30%","70%"],
         radius=[40,70]
        )
    .add('',
         [num for num in zip(['德国','其他'],[27,473])],
         center=["70%","70%"],
         radius=[40,70]
        )
)
pie.render_notebook()

（三）玫瑰图使用

data_rose=[('中国', 143), ('美国', 122), ('日本', 53), ('德国', 27), ('法国', 26), ('英国', 22), ('其他',107)]

pie=(
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
#     主题风格:暗黑
        .add('',data_rose,
        radius=["30%", "75%"],
        rosetype="radius",
#     玫瑰图设置
        )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各个国家全球五百强数量占比"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right",orient="horizontal")
                    # 图例在左边和水平显示
                    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(
                                              formatter="{b}",
                                               # 数据标签名称设置
                                              is_show=False
                                               # 标签是否显示
                                              ),
                     tooltip_opts=opts.TooltipOpts( 
                                               formatter="{b}有{c}家公司-占{d}%"
                         #a代表.add头一个参数，d代表百分比，b代表图例名称，c代表数据值
        )
                    )  
)
pie.render_notebook()

 总结:

饼图主要用于总体中各组成部分所占比重的研究。需要500强数据的可以私信我!