Python高效画饼图

我就是我 2023-02-23 08:24 30阅读 0赞

# 简述 #

帮助朋友来做一个画饼图的任务，给了一系列数据，然后画出饼图。  
理论上来讲应该是很快速的，而且这个任务也很简单。

但是存在一些小的坑，总是需要我查找以前的做的东西，慢慢填上，耗费了一点时间。  
这点时间上的耗费，让我觉得甚至不如直接用excel画个图。

为了解决这个时间上的消耗问题，这里我将这些坑都整理了一下，让以后调用的时候更加方便。

## 代码 ##

import matplotlib.pyplot as plt
    def pie(data, index_map=None, Chinese=False, autopct="%.2f%%", legend=False, legend_loc=None, save_name=None, dpi=None):
        data = data.value_counts()
        
        # 标签是否映射
        if index_map:
            data.index = data.index.map(index_map)
        
        # 是否存在中文
        if Chinese:
            plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 用来正常显示中文标签 
            plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  # 用来正常显示负号
        
        # 是否显示饼内文字
        if autopct:
            data.plot.pie(autopct=autopct)
        else:
            data.plot.pie()
        
        # 是否显示悬浮框
        if legend:
            # 是否设定位置
            if legend_loc:
                plt.legend(loc=legend_loc)
            else:
                plt.legend()
        
        # 是否保存
        if save_name:
            if not dpi:
                dpi=100
            plt.savefig(save_name, dpi=dpi)

## 调用实例 ##

`df.iloc[:, 1]` 表示选取dataframe的第一列的数据，作为输入。

这个数据就是一系列的标签，比如label1,label2等等之类的。

而我使用的这个数据的这一列内容是，数字1,2,3等等。

所以，我才需要添加一个新的index\_map来映射到日常中用到的具体标签，而不是某个某个抽象的数字。  
当然，如果之前的这一列已经就是我们想要的标签的话，就直接使用就好了。

### 参数描述 ###

*  index\_map：一个index的映射函数。
 *  Chinese：是否用到了中文
 *  legend：是否有悬浮框
 *  legend\_loc：悬浮框的位置
 *  save\_name：图片保存的名字 or 路径
 *  dpi：图片精度

d = ['90分及以上','80-89.5分','79.5分及以下']
    pie(df.iloc[:, 1], index_map=lambda x: d[int(x-1)], Chinese=True, legend=True, legend_loc="upper left", save_name="test.png", dpi=200)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ExOTk5MDQxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
legend\_loc还有其他的属性：`'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right', 'center left', 'center right', 'lower center', 'upper center', 'center', 'best'`

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ExOTk5MDQxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200706155430153.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ExOTk5MDQxMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center