Python餅狀圖分析

Python是一種高級編程語言，廣泛用於數據分析和數據可視化。在數據可視化方面，Python提供了許多庫和工具，其中之一是用於繪製餅狀圖的庫。餅狀圖可以用於顯示不同類別之間的關係，以及每個類別所佔總量的百分比。在以下內容中，我們將介紹如何使用Python繪製餅狀圖，以及如何使圖表更加可視化和有吸引力。

一、引入和導入數據

在繪製餅狀圖之前，需要將數據導入Python的環境中。在此示例中，我們將使用Pandas變量從CSV文件中讀取數據。

import pandas as pd

# 從csv文件中導入數據
data = pd.read_csv('piechart_data.csv')

數據的結構應為具有標籤和數值列的表格。對於此示例，我們將創建一個包含不同市場份額的公司名稱和百分比的數據框。以下是數據框的示例：

       Company  Share
0    Company A   28.3
1    Company B   21.5
2    Company C   20.3
3    Company D   14.7
4    Company E    8.9
5  Other Small    6.3

二、繪製一個簡單的餅狀圖

在導入了數據並確保數據適合繪製餅狀圖後，可以開始繪製餅狀圖。在此示例中，我們將使用Matplotlib庫中的pyplot函數來創建和配置圖表，以及進行一些基本的格式化操作。

首先，我們需要導入matplotlib庫。

import matplotlib.pyplot as plt

接下來，我們創建一個基本的餅狀圖。該圖表將顯示每個公司所佔的市場份額，以及每個公司的名稱。

# 創建圖像並設置大小
plt.figure(figsize=(8,8))

# 創建一個餅狀圖
plt.pie(data['Share'], labels=data['Company'])

# 顯示圖形
plt.show()

該代碼將生成以下的餅狀圖：

在上面的代碼中，plt.figure()語句創建了一個新的圖像，並指定了其大小。接下來，plt.pie()語句創建了一個餅狀圖。在此語句中，我們將公司份額指定為數據框中的「Share」列，labels參數指定數據框中的「Company」列用作標籤。

在餅狀圖被創建之後，使用plt.show()我們進行展示。

三、讓餅狀圖更具視覺吸引力

1. 格式化標準的餅狀圖

為了使餅圖更具視覺吸引力，可以對其進行更多的格式設置。

首先，我們將添加一些文本和圖例。使用plt.title()可以添加圖表的標題。

plt.title('Market Share by Company')  # 添加標題

可以使用plt.legend()添加圖例。默認情況下，Matplotlib將將數據中的每個類別顯示為餅狀圖的顏色和圖例。但是，您可以使用該labels參數創建自定義標籤。

plt.legend(data['Company'], loc='best')  # 添加圖例

將圖例定位到程序最佳位置需要使用loc參數。

接下來，我們要為該圖表添加顏色映射和指定顏色模式。可以通過使用plt.pie()的colors功能來完成此操作。

colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99','#ffb3e6','#c2c2f0']

plt.pie(data['Share'], autopct='%1.1f%%', startangle=90,
        colors=colors, wedgeprops={'edgecolor':'black'})

其輸出可視化如下：

2.自定義餅狀圖

有很多方法可以自定義餅狀圖。以下是一些簡單的更新。首先，我們將更改餅圖的樣式，使其看起來像甜甜圈而不是標準的餅狀圖。這可以通過添加一個環來完成，該環與餅狀圖外部的邊框相對應。可以通過添加一個空心圓來創建該環，並設置其大小和顏色。

circle = plt.Circle(xy=(0,0), radius=0.7, color='white')
plt.gca().add_artist(circle)

接下來，我們將添加註釋。可以使用plt.annotate()在圖表中添加註釋，以便更好地說明其內容。

plt.annotate('Market Share by Company', xy=(0, 0), color='black',
             fontsize=15, ha='center')
plt.annotate('Total 100%', xy=(0, -0.2), color='black',
             fontsize=10, ha='center')

將每個公司的百分比文本添加到相應的圖塊上，可以單擊細分以高亮顯示特定圖塊：

bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)

# 添加每個類別的百分比文本
wedges, texts, autotexts = plt.pie(data['Share'], autopct='%1.1f%%',startangle=90, colors=colors,wedgeprops={'edgecolor': 'black'},
                                  textprops=dict(color="black"))
plt.setp(autotexts, size=10, weight="bold")
for i, p in enumerate(wedges):
    ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
    y = (np.sin(np.deg2rad(ang)))
    x = (np.cos(np.deg2rad(ang)))
    horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
    connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
    ax.annotate(data['Company'][i], xy=(x, y), xytext=(1.35*np.sign(x), 1.4*y),
                horizontalalignment=horizontalalignment, fontweight='bold',
                textcoords="offset points", ha=horizontalalignment, va='center',
                bbox=bbox_props, arrowprops=dict(arrowstyle='-', connectionstyle=connectionstyle),
                fontsize=10)

完整代碼如下：

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

# 從csv文件中導入數據
data = pd.read_csv('piechart_data.csv')

# 創建圖像並設置大小
plt.figure(figsize=(8,8))

# 創建一個餅狀圖
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99','#ffb3e6','#c2c2f0']
circle = plt.Circle(xy=(0,0), radius=0.7, color='white')
plt.gca().add_artist(circle)

# 添加每個類別的百分比文本
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
wedges, texts, autotexts = plt.pie(data['Share'], autopct='%1.1f%%', startangle=90,
                                    colors=colors, wedgeprops={'edgecolor': 'black'},
                                    textprops=dict(color="black"))
plt.setp(autotexts, size=10, weight="bold")
for i, p in enumerate(wedges):
    ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
    y = (np.sin(np.deg2rad(ang)))
    x = (np.cos(np.deg2rad(ang)))
    horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
    connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
    ax.annotate(data['Company'][i], xy=(x, y), xytext=(1.35*np.sign(x), 1.4*y),
                  horizontalalignment=horizontalalignment, fontweight='bold',
                  textcoords="offset points", ha=horizontalalignment, va='center',
                  bbox=bbox_props, arrowprops=dict(arrowstyle='-', connectionstyle=connectionstyle),
                  fontsize=10)

# 添加標題和圖例
plt.title('Market Share by Company')
plt.legend(data['Company'], loc='best')

# 添加註釋
plt.annotate('Market Share by Company', xy=(0, 0), color='black',
             fontsize=15, ha='center')
plt.annotate('Total 100%', xy=(0, -0.2), color='black',
             fontsize=10, ha='center')

# 顯示圖形
plt.show()

以上就是Python餅狀圖分析的基礎部分以及如何令餅狀圖更具視覺吸引力的例子。開發人員可以在需要時使用此示例以及適當的數據來構建自己的餅狀圖。