python读取Excel绘制饼图的两种方式

python的两种数据作图方案

• matplotlib简单方便，适合数据作图或科学作图（论文发表）
• pyecharts流程略复杂，但功能强大，图形具有交互式，适合项目开发或商业分析报告，但是它是一个非常新的库，开发不稳定

本文介绍用pandas库读取Excel (csv)数据，分别用matplotlib库和pyecharts库绘制饼图。

注：

1. 实例是在Jupyter Notebook中运行的，可以实时看到运行效果。在pycharm中也能运行，但要保存成图片查看。
2. 实例所用的数据非常简单，包含两列（id，label），共有49858行数据，我们这里分析label列数据（为0或1，其中0有37536条，1有12322条）。

用matplotlib绘制饼图

# 1.导入数据并格式化
import pandas as pd
import numpy as np
# 导入数据
df = pd.read_csv("test.csv")
# 根据label列分组并计数
df_label = df.groupby("label").size()
# 转化为作图所需要的array格式，如：([[    0, 37536],[    1, 12322]])
datas = list(zip(df_label.index.to_list(), df_label.to_list()))
datas = np.array(datas)

# 2.绘制饼图
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体和编码格式
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 添加数据，标签，比例
plt.pie(datas[:, 1], labels=datas[:, 0], autopct="%.1ff%%") 
# 在左上方添加图例
plt.legend(datas[:, 0], loc="upper left")
# 添加标题
plt.title("饼图-label分析") 
# 展示饼图
plt.show()

用pyecharts绘制饼图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 1.定义绘图函数，参数：（数据，标题）
def create_pie(datas, title) -> Pie:
    pie = Pie()
    # 添加数据
    pie.add("", datas)
    pie.set_global_opts(
        # 添加标题和图例
        title_opts=opts.TitleOpts(title=title),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="right")
    )
    # 自定义标签的格式
    pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}人: {d}%"))
    return pie

# 2.导入数据并格式化
import pandas as pd
# 导入数据
df = pd.read_csv("test.csv")
# 根据label列分组并计数
df_label = df.groupby("label").size()
# 转化为作图所需要的list格式，如：[(0, 37536), (1, 12322)]
datas = list(zip(df_label.index.to_list(), df_label.to_list()))

# 3.调用绘图函数
pie = create_pie(datas, "饼图-label分析")
pie.render_notebook()