一、整理数据
关于cnboo1.xlsx，我放在我的码云里，需要的朋友自行下载：cnboo1.xlsx
films=['穿过寒冬拥抱你','反贪风暴5：最终章','李茂扮太子','误杀2','以年为单位的恋爱','黑客帝国：矩阵重启','雄狮少年','魔法满屋','汪汪队立大功大电影','爱情神话'] regions=['中国','英国','澳大利亚','美国','美国','中国','英国','澳大利亚','美国','美国'] bos=['61,181','44,303','42,439','22,984','13,979','61,181','44,303','41,439','20,984','19,979'] persons=['31','23','56','17','9','31','23','56','17','9'] prices=['51','43','56','57','49','51','43','56','57','49'] showdate=['2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05','2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05'] ftypes=['剧情','动作','喜剧','剧情','剧情','爱情','动作','动画','动画','动画'] points=['8.1','9.0','7.9','6.7','3.8','8.1','9.0','7.9','6.7','3.8'] filmdescript={ 'ftypes':ftypes, 'bos':bos, 'prices':prices, 'persons':persons, 'regions':regions, 'showdate':showdate, 'points':points } import numpy as np import pandas as pd cnbo2021top5=pd.DataFrame(filmdescript,index=films) cnbo2021top5[['prices','persons']]=cnbo2021top5[['prices','persons']].astype(int) cnbo2021top5['bos']=cnbo2021top5['bos'].str.replace(',','').astype(int) cnbo2021top5['showdate']=cnbo2021top5['showdate'].astype('datetime64') cnbo2021top5['points']=cnbo2021top5['points'].apply(lambda x:float(x) if x!='' else 0)
import pandas as pd cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx') cnbodfsort=cnbodf.sort_values(by=['BO'],ascending=False) cnbodfsort.index=cnbodfsort.TYPE bo=cnbo2021top5.bos.sort_values()
def mkpoints(x,y): return len(str(x))*(y/25)-3 cnbodfsort['points']=cnbodfsort.apply(lambda x:mkpoints(x.BO,x.PERSONS),axis=1)
cnbodfsort['type1']=cnbodfsort['TYPE'].apply(lambda x:x.split("/")[0]) cnbodfgb=cnbodfsort.groupby(["type1"])["ID","BO","PRICE","PERSONS","points"].mean() cnbodfgbsort=cnbodfgb.sort_values("BO",ascending=False)
二、创建饼图
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index) plt.show()
这里涉及到简历的漫画效果：详情请访问：为图表添加漫画效果
三、爆炸效果
# 爆炸效果 饼图脱离 from matplotlib import pyplot as plt explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果，通过更改参数控制距离的长短 plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo) plt.show()
四、阴影效果
# 添加阴影效果 # 爆炸效果 饼图脱离 from matplotlib import pyplot as plt explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果 plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True) plt.show()
五、为饼图加上百分比
# 添加阴影效果 # 爆炸效果 饼图脱离 from matplotlib import pyplot as plt explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果 plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True,startangle=0,autopct='%1.2f%%') plt.show()
六、让饼图旋转不同的角度
# 饼图旋转 from matplotlib import pyplot as plt explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果 plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True,startangle=45,autopct='%1.2f%%') plt.show()
七、为饼图添加边缘线
# 为饼图添加边缘线 from matplotlib import pyplot as plt explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果 plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True,startangle=45,autopct='%1.2f%%',wedgeprops={"edgecolor":"black"}) plt.show()
但是我自己感觉并不是非常明显
八、为饼图数据分组
# 将数据按照票房分类 labels=['>20000','15000-20000','10000-15000','<10000'] c1=cnbodfsort.loc[cnbodfsort.BO>=20000].count()[0] c2=cnbodfsort.loc[(cnbodfsort.BO>=15000) & (cnbodfsort.BO<20000)].count()[0] c3=cnbodfsort.loc[(cnbodfsort.BO<15000) & (cnbodfsort.BO>=10000)].count()[0] c4=cnbodfsort.loc[cnbodfsort.BO<10000].count()[0] cnbohints=[c1,c2,c3,c4]
# 将数据按照票房分类 labels=['>20000','15000-20000','10000-15000','<10000'] c1=cnbodfsort.loc[cnbodfsort.BO>=20000].count()[0] c2=cnbodfsort.loc[(cnbodfsort.BO>=15000) & (cnbodfsort.BO<20000)].count()[0] c3=cnbodfsort.loc[(cnbodfsort.BO<15000) & (cnbodfsort.BO>=10000)].count()[0] c4=cnbodfsort.loc[cnbodfsort.BO<10000].count()[0] cnbohints=[c1,c2,c3,c4]
