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：