Hướng dẫn pie chart from csv file in python - biểu đồ hình tròn từ tệp csv trong python

Biểu đồ hình tròn Matplotlib: Bài tập-4 với giải pháp

Viết một chương trình Python để tạo ra một biểu đồ hình tròn về thành tích huy chương vàng của năm quốc gia thành công nhất trong Thế vận hội mùa hè 2016. Đọc dữ liệu từ tệp CSV.

Dữ liệu mẫu: Huy chương.CSV Quốc gia, Gold_Medal Hoa Kỳ, 46 Vương quốc Anh, 27 Trung Quốc, 26 Nga, 19 Đức, 17
medal.csv
country,gold_medal
United States,46
Great Britain,27
China,26
Russia,19
Germany,17

Giải pháp mẫu::

Mã Python:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df =  pd.read_csv['medal.csv']
country_data = df["country"]
medal_data = df["gold_medal"]
colors = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#8c564b"]
explode = [0.1, 0, 0, 0, 0]  
plt.pie[medal_data, labels=country_data, explode=explode, colors=colors,
autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140]
plt.title["Gold medal achievements of five most successful\n"+"countries in 2016 Summer Olympics"]
plt.show[]

Đầu ra mẫu:

Trình chỉnh sửa mã Python:

Có một cách khác để giải quyết giải pháp này? Đóng góp mã của bạn [và nhận xét] thông qua Disqus.

Trước đây: Viết một chương trình Python để tạo biểu đồ hình tròn với tiêu đề về sự phổ biến của các ngôn ngữ lập trình. Tạo nhiều nêm của chiếc bánh. Write a Python programming to create a pie chart with a title of the popularity of programming Languages. Make multiple wedges of the pie.
Next: Matplotlib Scatter Plot Exercises

Thu thập dữ liệu cột quốc gia từ đối tượng DataFrame nói DF và lưu trữ nó trong biến nói rằng Country Country_Data, thu thập các trường hợp dữ liệu cột từ đối tượng DataFrame nói DF và lưu trữ nó trong biến nói rằng các trường hợp Case_Data Là một đối số cho nó, hãy viết một chương trình để tạo khung dữ liệu cho kết quả kiểm tra và hiển thị nhãn hàng, nhãn cột Các loại dữ liệu của mỗi cột và kích thước.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# read data from CSV file
df = pd.read_csv["corona.csv"]
print[df]
country_data = df["Country"]
cases_data = df["Cases"]
plt.pie[cases_data, labels = country_data, autopct = '%1.1f%%']
plt.title["top 5 Countries affected by COvid-19 with highest number of Cases"]
plt.legend[]
plt.show[]

1._

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# read data from CSV file
df = pd.read_csv["corona.csv"]
print[df]
country_data = df["Country"]
cases_data = df["Cases"]
plt.pie[cases_data, labels = country_data, autopct = '%1.1f%%']
plt.title["top 5 Countries affected by COvid-19 with highest number of Cases"]
plt.legend[]
plt.show[]

Dưới đây là đầu ra

          Country Cases Deaths Region
          0 United States 43246791 6, 96, 918 North America
          1 India 33531498 4, 45, 801 Asia
          2 Brazil 21247094 5, 91, 518 South America
          3 United Kingdom 7496543 1, 35, 455 Europe
          4 Russia 7333557 2, 00, 625 Europe
             >>>

Gợi ý: 2

Mã Python:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv['medal.csv']
country_data = df["country"]
medal_data = df["gold_medal"]
colors = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#8c564b"]
explode = [0.1, 0, 0, 0, 0]
plt.pie[medal_data, labels = country_data, explode = explode, colors = colors,
   autopct = '%1.1f%%', shadow = True, startangle = 140]
plt.title["Gold medal achievements of five most successful\n" + "countries in 2016 Summer Olympics"]
plt.show[]

Gợi ý: 3

Ở đây, nhãn được sử dụng để cung cấp một tên bên trong phần tương ứng trong biểu đồ. AutoPCT hiển thị tỷ lệ phần trăm cho mỗi phần., Vì vậy, đây là cách chúng ta có thể trực quan hóa dữ liệu của mình bằng Python. Nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào, đừng quên đề cập đến chúng trong phần bình luận bên dưới., Xlabel và ylable lần lượt biểu thị loại dữ liệu dọc theo trục x và trục y. plt.title cho phép chúng tôi đề cập đến một tiêu đề cho biểu đồ của chúng tôi. Để hiển thị biểu đồ, chúng tôi sử dụng một hàm show []., Trong thế giới ngày nay, trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ miền nào. Dữ liệu trực quan rất dễ hiểu rằng đó là lý do tại sao nó được ưa thích hơn các tờ Excel. Python đã đến giải cứu chúng tôi với các thư viện của nó như Gandas và Matplotlib để chúng tôi có thể biểu diễn dữ liệu của mình dưới dạng đồ họa. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu trong tệp CSV bằng Python.

Bây giờ vì bạn biết cách đọc tệp CSV, hãy để xem mã.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
csv_file = 'data.csv'
data = pd.read_csv[csv_file]

Bây giờ chúng tôi sẽ trích xuất thể loại và tổng số từ bộ dữ liệu này.Genre and TotalVotes from this dataset.

Votes = data["TotalVotes"]
Genre = data["Genre"]

Bây giờ, chúng tôi sẽ lưu trữ các dữ liệu này vào hai danh sách khác nhau. Chúng ta cần tạo hai danh sách trống đầu tiên.

Gợi ý: 4

Chúng tôi sẽ tạo ra một loạt các bảng xếp hạng hình tròn cho thấy tội ác ở các quận London. Chúng tôi sẽ sử dụng tệp .csv để vẽ đồ thị. Bạn có thể tải xuống dữ liệu tội phạm của London London, bộ dữ liệu 200820162016 trên Kaggle [London_crime_by_lsoa.csv]. Chúng tôi chỉ lặp lại 8 hàng trong ví dụ này, vì vậy chúng tôi sử dụng bảng.head [8] thay vì bảng., Đó là nó, biểu đồ hình tròn matplotlib của chúng tôi đã sẵn sàng. Bạn có thể tải xuống sổ ghi chép trên GitHub để lấy mã đầy đủ., Bạn có thể tải xuống phiên bản Python mới nhất cho Windows trên trang web chính thức.

Để có được các công cụ khác, bạn sẽ cần cài đặt các bản phân phối Python khoa học được đề xuất. Nhập cái này vào thiết bị đầu cuối của bạn:

    pip install numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose

Tạo một thư mục sẽ chứa sổ ghi chép của bạn [ví dụ: Matplotlib-pie-biểu đồ] và mở máy tính xách tay Jupyter bằng cách nhập lệnh này vào thiết bị đầu cuối của bạn [đừng quên thay đổi đường dẫn]:

    cd C: \Users\ Shark\ Documents\ code\ matplotlib - pie - chart
    py - m notebook

Trong dòng đầu tiên của máy tính xách tay, nhập tất cả các thư viện cần thiết:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.read_csv ['chart_work.csv']

product_data = df["Product Name;"]   
bug_data = df["Number Of Bugs"]                      
colors = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#8c564b"]    

plt.pie[bug_data , labels=product_data , colors=colors,
autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140]

plt.show[]

Gợi ý: 5

Cập nhật lần cuối: 03 tháng 3, 2021, Cổng CS 2021 Giáo trình

Để trích xuất dữ liệu trong tệp CSV, mô -đun CSV phải được nhập trong chương trình của chúng tôi như sau:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.read_csv ['chart_work.csv']

product_data = df["Product Name;"]   
bug_data = df["Number Of Bugs"]                      
colors = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#8c564b"]    

plt.pie[bug_data , labels=product_data , colors=colors,
autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140]

plt.show[]