1 模块安装

• 先安装matplotlib：

pip install matplotlib

• 安装numpy模块，安装matplotlib时候就已经安装这个依赖了，所以不用装了，当然也可以独立安装：
  
• 安装pandas：

pip install numpy

2 实现思路

• 数据存放在excel中，对指定数据进行分析，所以需要用到pandas；
• 对指定数据分析后绘制饼形图，需要用到Matplotlib模块的pie()函数；
• 对以下指定excel内容进行分析；
• 分析用户购买区域情况占比，以下数据仅为参考，无真实意义，把以下内容保存为data.xlsx:

用户        金额        地址
user001    130.22    重庆
user002    55.64    江苏省
user003    33        江苏省
user004    158.23    重庆
user005    124.56    安徽省
user006    33.26    山东省
user007    59.9    吉林省
user008    34.9    福建省
user009    45.36    山西省 
user010    35.23    河南省
user011    123.25    广东省
user012    44.25    河北省
user013    58.26    广东省
user014    83.79    贵州省
user015    59.99    广东省
user016    63.12    福建省
user017    110.78    湖北省
user018    120.21    上海
user019    42.59    山东省
user020    78.99    山西省
user021    1150    浙江省
user022    66        广东省
user023    1256    安徽省
user024    36.3    广东省
user025    54.89    广东省
user026    164.89    广东省
user027    45.78    广东省
user028    126.45    广东省
user029    47.35    河南省
user030    135.79    广东省
user031    159.23    广东省
user032    61.45    广东省
user033    110.41    广东省
user034    298.12    江苏省
user035    102.23    云南省
user036    70.59    上海
user037    159.87    广东省
user038    143.21    浙江省
user039    89.9    广东省
user040    49.9    浙江省
user041    52.3    山东省
user042    89.4    江西省
user043    59.21    北京
user044    37.77    广东省
user045    33.29    广东省
user046    36.19    贵州省
user047    159.9    福建省
user048    49.9    四川省
user049    45.6    广东省
user050    149.8    广东省

3 pie()函数说明

• 实现这个功能，主要使用了matplotlib 中 pyplot里的pie()函数；
• pie()函数部分源码：

# Autogenerated by boilerplate.py.  Do not edit as changes will be lost.
@_copy_docstring_and_deprecators(Axes.pie)
def pie(
        x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None,
        pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1,
        startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None,
        textprops=None, center=(0, 0), frame=False,
        rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None):
    return gca().pie(
        x, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
        autopct=autopct, pctdistance=pctdistance, shadow=shadow,
        labeldistance=labeldistance, startangle=startangle,
        radius=radius, counterclock=counterclock,
        wedgeprops=wedgeprops, textprops=textprops, center=center,
        frame=frame, rotatelabels=rotatelabels, normalize=normalize,
        **({
   
   "data": data} if data is not None else {
   
   }))

• 参数说明：

4 实现过程

4.1 导入包

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

4.2 定义一个类

• 为了代码整洁和可读性，我们定义过一个类TestPie():
• 类初始化：

class TestPie():
    def __init__(self):
        super(TestPie, self).__init__()

4.3 读取数据并处理

 # 读取数据
self.data_path = './data.xlsx'
self.data_content = pd.DataFrame(pd.read_excel(self.data_path))

# 获取地址信息
self.address = self.data_content['地址']
self.data_content['省'] = self.address

# 获取序号/地址/金额信息
self.content = self.data_content.groupby(['省'], as_index=False)["金额"].sum().reset_index()
# print(self.content)

# 降序排序
self.content01 = self.content.sort_values(['金额'], ascending=False)
self.content02 = self.content01.head(5)  # 读取前5行

4.4 定义饼图绘制方法

• 定义方法：

    def test_pic(self):
        """饼形图"""

• 解决中文乱码问题：

# 解决中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

• 设置饼图大小：

# 调节图形大小
plt.figure(figsize=(3, 6))

• 定义标签：

labels = self.content02['省'].values.tolist()

• 设置饼形图每块的值：

sizes = self.content02['金额'].values.tolist()

• 设置饼形图每块的颜色：

colors = ['cyan','darkorange','lawngreen','pink','gold']

• 饼图绘制：

patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes,
                labels=labels,
                colors=colors,
                labeldistance=1, 
                autopct='%.1f%%', 
                startangle=90,
                radius=0.5,
                center=(0.3, 0.3),
                textprops={
   
   'fontsize': 8, 'color': 'k'},
                pctdistance=0.7)

• 设置图例，标题等：

# 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的
plt.axis('equal')
plt.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor=(-0.1, 0.8))
plt.title('购买力分析')

5 完整源码

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：虫无涯
# 日期：2023/11/15
# 文件名称：test_pie.py
# 作用：Matplotlib模块的pie()函数绘制饼形图
# 联系：VX(NoamaNelson)
# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt


class TestPie():
    def __init__(self):
        super(TestPie, self).__init__()
        # 读取数据
        self.data_path = './data.xlsx'
        self.data_content = pd.DataFrame(pd.read_excel(self.data_path))

        # 获取地址信息
        self.address = self.data_content['地址']
        self.data_content['省'] = self.address

        # 获取序号/地址/金额信息
        self.content = self.data_content.groupby(['省'], as_index=False)["金额"].sum().reset_index()
        # print(self.content)

        # 降序排序
        self.content01 = self.content.sort_values(['金额'], ascending=False)
        self.content02 = self.content01.head(5)  # 读取前5行

    def test_pic(self):
        """饼形图"""
        # 解决中文乱码
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

        # 调节图形大小
        plt.figure(figsize=(3, 6))
        # 定义标签
        labels = self.content02['省'].values.tolist()
        # 设置饼形图每块的值
        sizes = self.content02['金额'].values.tolist()
        # 设置饼形图每块的颜色
        colors = ['cyan', 'darkorange', 'lawngreen', 'pink', 'gold']

        patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes,
                labels=labels, 
                colors=colors, 
                labeldistance=1, 
                autopct='%.1f%%',
                startangle=90, 
                radius=0.5, 
                center=(0.3, 0.3),
                textprops={
   
   'fontsize': 8, 'color': 'k'},
                pctdistance=0.7) 

        plt.axis('equal')
        # 显示图例
        plt.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor=(-0.1, 0.8)

        # 添加图标题
        plt.title('购买力分析')
        plt.grid()
        plt.show()


if __name__ == "__main__":
    result = TestPie()
    result.test_pic()

• 效果显示：