数据分析-Pandas数据探查初步圆饼图
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。
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本文用到的样例数据：
Titanic数据
样例代码：
源代码参考 Pandas如何重塑数据表
源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas
导入关键模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close("all")
很多时候需要了解各类数据的占比关系，这时候可以试试圆饼图。
探究数据的比例关系
当使用的是各类型数据时，如何把数据的比例关系展示呢？比如，想知道食品的成分比例，销售地区的销售业绩，产品的销售占比等等。
该例使用随机生成数据来举例。
np.random.seed(36)series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=["a", "b", "c", "d"], name="series")series.plot.pie(figsize=(6, 6));
多组各类占比关系
例如医学里面的常见药物效果对照，一组是服药，一组是安慰剂，想查看它们之间的关系，需要在一幅图展示，怎么办？
当使用Dataframe画饼图时，想画多组数据的比较，它是按每列column一张饼图。有多少列就可以画多少个，当然，需要设定参数 y 或 subplots=True。
这样是可以一张图同时画出多列并列的数据饼图的集中展示，需要比较数据：
df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 2), index=["a", "b", "c", "d"], columns=["x", "y"]
)df.plot.pie(subplots=True, figsize=(8, 4));
设定颜色与标注
默认会有颜色和标签，有时候，Boss不喜欢这样鲜艳的颜色，想换一下颜色呢？如何展示？
淡定！
一两招就搞定，通过设置 labels 和 colors参数就行，其他的包括数字精度，字体大小也一并搞定。
series.plot.pie(labels=["AA", "BB", "CC", "DD"],colors=["r", "g", "b", "c"],autopct="%.2f",fontsize=20,figsize=(6, 6),
);
当然，你也要注意下，如果数值加起来不是1，它会重新调整，让你的加起来为1。
series = pd.Series([0.1] * 4, index=["a", "b", "c", "d"], name="series2")series.plot.pie(figsize=(6, 6));
以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。
后面介绍下其他的展示形式。
df.plot.area df.plot.barh df.plot.density df.plot.hist df.plot.line
df.plot.bar df.plot.box df.plot.hexbin df.plot.kde df.plot.pie
df.plot.scatter
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