Pandas-统计信息可视化展示（二）

4月的开篇，是一周之前学习到的，将数据通过环形对比以子图的形式进行可视化展示，如果我在实际工作中有这方面的需求可能大概率直接excel，但是，就作为一个pandas可视化小小的收尾吧。

原始dataframe数据展示如图：

原始数据

想要展示的是，3年中，每年各个水果的销量占比。

第1步，引入需要用的模块

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

第2步，创建子图

fig = make_subplots(
    rows=1,
    cols=3,
    subplot_titles=['2020年', '2021年', '2022年'],
    # 决定子图位置，通过type指定子图类型，domain针对有一定域的图形
    specs=[[{'type': 'domain'}, {'type': 'domain'}, {'type': 'domain'}]]
)

第3步，获取年份

years = df4['year'].unique().tolist()
# years的输出结果为['2020', '2021', '2022']

第4步，得出每一年每个水果的种类和销量后，进行绘图

# enumerate()同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中
for i, year in enumerate(years):
    name = df4[df4['year'] == year].fruit
    value = df4[df4['year'] == year].kilogram
    fig.add_traces(go.Pie(labels=name, values=value), rows=1, cols=i + 1)

fig.update_traces(
    textposition='inside',  # inside,outside,auto,none
    textinfo='percent+label', # 文本的显示信息
    insidetextorientation='tangential',  # horizontal、radial、tangential# 文本的显示方向
    hole=.3,  # 中间空心环的大小
)

第5步，展示，运行，看结果。

fig.show()

运行结果

搬运结束了，这个芝麻暂时告一段落，明天开始，又去看看selenium的自动化啦~

来来回回，槽点太多，就随遇而安吧~

今天无法祝节日快乐，就开心吧~

自我记录，有错误欢迎指正~

一个彩蛋，有不明白公钥和私钥的关系的吗，昨天一个老铁发过来一个链接，我觉得太形象生动了，分享给看到这里的你：https://cloud.tencent.com/developer/article/1537079