如何在Python的Matplotlib中绘制嵌套饼图？

Question

我在Python的Matplotlib中绘制嵌套饼图时遇到了一个问题。我写了一些代码来处理这个过程，但我有一个与设计和标签相关的问题

我想画一种这种嵌套的饼图。（从嵌套的最上层到最内层是性别，与覆盖其计数对齐）

这是我的数据框，如下所示

ALIGN   SEX count
2   Bad Characters  Male Characters 1542
5   Good Characters Male Characters 1419
3   Good Characters Female Characters   714
0   Bad Characters  Female Characters   419
8   Neutral Characters  Male Characters 254
6   Neutral Characters  Female Characters   138
1   Bad Characters  Genderless Characters   9
4   Good Characters Genderless Characters   4
7   Neutral Characters  Genderless Characters   3
9   Reformed Criminals  Male Characters 2

下面是与显示嵌套饼图相关的代码片段，如下所示

fig, ax = plt.subplots(figsize=(24,12))
size = 0.3

ax.pie(dc_df_ALIGN_SEX.groupby('SEX')['count'].sum(), radius=1,
       labels=dc_df_ALIGN_SEX['SEX'].drop_duplicates(),
       autopct='%1.1f%%',
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.pie(dc_df_ALIGN_SEX['count'], radius=1-size, labels = dc_df_ALIGN_SEX["ALIGN"],
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.set(aspect="equal", title='Pie plot with `ax.pie`')
plt.show()

我如何设计4行和4列，并将它们放在每个插槽中，并在图例区域显示标签

Answer 1

因为问题已经改变了，我发布了一个新的答案

首先，我稍微简化了您的数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['Bad', 'Male', 1542],
                   ['Good', 'Male', 1419],
                   ['Good', 'Female', 714],
                   ['Bad', 'Female', 419],
                   ['Neutral', 'Male', 254],
                   ['Neutral', 'Female', 138], 
                   ['Bad', 'Genderless', 9], 
                   ['Good', 'Genderless', 4],
                   ['Neutral', 'Genderless', 3], 
                   ['Reformed', 'Male', 2]])
df.columns = ['ALIGN', 'SEX', 'n']

对于外圈中的数字，我们可以使用一个简单的groupby，正如您所做的：

outer = df.groupby('SEX').sum()

但对于内环中的数字，我们需要根据两个分类变量进行分组，这将产生一个多索引：

inner = df.groupby(['SEX', 'ALIGN']).sum()
inner

                     n
SEX         ALIGN   
Female      Bad      419
            Good     714
            Neutral  138
Genderless  Bad        9
            Good       4
            Neutral    3
Male        Bad     1542
            Good    1419
            Neutral  254
            Reformed   2

我们可以使用get_level_values()方法从多索引中提取适当的标签：

inner_labels = inner.index.get_level_values(1)

现在，您可以将上述值转换为一维数组，并将其插入到绘图调用中：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(24,12))
size = 0.3

ax.pie(outer.values.flatten(), radius=1,
       labels=outer.index,
       autopct='%1.1f%%',
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.pie(inner.values.flatten(), radius=1-size, 
       labels = inner_labels,
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.set(aspect="equal", title='Pie plot with `ax.pie`')
plt.show()

Answer 2

定义函数percentage_growth(l)时，假定其参数l为列表（或其他一维对象）。但是（为了分配colors），您在dc_df_ALIGN_SEX上调用这个函数，这显然是您的数据帧。因此，函数（在循环的第一次迭代中）尝试计算dc_df_ALIGN_SEX[0]，这会抛出关键错误，因为这不是索引数据帧的正确方法

也许你想做一些类似percentage_growth(dc_df_ALIGN_SEX['count'])的事情