Pyecharts 饼状图语法
在 Pyecharts 中，我们可以使用 Pie 这个模块来绘制一个饼状图。饼状图的主要作用是：展示各个部分在总和中的比例。
语法：
pie = Pie()
pie.add(series_name, data_pair)
说明：
和折线图、柱状图等不一样，饼状图是使用 add() 方法来添加数据的。参数 series_name 是一个必选参数，用于定义系列名。参数 data_pair 也是一个必选参数，用于定义饼状图的数据。
示例 1：基本饼状图
import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
# 数据
data = [
['蜘蛛侠', 8.9],
['蝙蝠侠', 4.1],
['钢铁侠', 12.1],
['毒液', 8.5],
['海王', 11.5]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['电影', '票房'])
df_array = np.array(df) # 转换为数组
df_list = df_array.tolist() # 转换为列表
# 绘图
pie = Pie()
pie.add(series_name='', data_pair=df_list)
# 渲染
pie.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
对于饼状图的 add() 方法来说，series_name 是一个必选参数，如果你懒得写内容，可以给它赋值一个空字符串。参数 data_pair 的值要求是一个列表，下面 2 种方式都是可行的。其中，每一项的第 1 个元素是选项名，第 2 个元素是对应的值。
# 方式1
[
['蜘蛛侠', 8.9],
['蝙蝠侠', 4.1],
['钢铁侠', 12.1],
['毒液', 8.5],
['海王', 11.5]
]
# 方式2
[
('蜘蛛侠', 8.9),
('蝙蝠侠', 4.1),
('钢铁侠', 12.1),
('毒液', 8.5),
('海王', 11.5)
]
这里小伙伴肯定就会问了：“data 这个变量一开始不就是像上面这样的二维列表吗？为什么后面还要多次一举先转换成一个 DataFrame，然后再转换为二维列表呢？” 其实这是因为在实际开发中，数据一般是存放在外部文件中，而不是像上面这个例子那样在代码中定义的。如果数据存放在外部文件中，我们就必须先用 Pandas 来读取，此时获得的本质上是一个 DataFrame。然后我们还要将这个 DataFrame 转换成二维列表才行。
df_array = np.array(df) # 将DataFrame转换为数组
df_list = df_array.tolist() # 将数组转换为列表
上面这两句代码的作用是将一个 DataFrame 转换为一个列表，这是使用了数据分析的方法，小伙伴们自行回去复习一下 NumPy 以及 Pandas 的相关内容。
Pyecharts 饼状图样式
在 Pyecharts 中，对于饼状图的自定义样式，主要包括 3 个方面：① 标签格式；② 圆环图；③ 多饼图。
1. 标签格式
对于饼状图来说，我们可以使用 set_series_opts() 方法结合 label_opts 参数来对标签进行自定义格式。
示例 2：自定义标签格式
import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts
# 数据
data = [
['蜘蛛侠', 8.9],
['蝙蝠侠', 4.1],
['钢铁侠', 12.1],
['毒液', 8.5],
['海王', 11.5],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['电影', '票房'])
df_array = np.array(df) # 转换为数组
df_list = df_array.tolist() # 转换为列表
# 绘图
pie = Pie()
pie.add(series_name='', data_pair=df_list)
# 定义标签格式
pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}：{c}亿美元'))
# 渲染
pie.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
对于 formatter='{b}：{c}亿美元' 来说，{b} 是数据名，{c} 是数据值。
示例 3：显示百分比
import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts
# 数据
data = [
['蜘蛛侠', 8.9],
['蝙蝠侠', 4.1],
['钢铁侠', 12.1],
['毒液', 8.5],
['海王', 11.5],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['电影', '票房'])
df_array = np.array(df) # 转换为数组
df_list = df_array.tolist() # 转换为列表
# 绘图
pie = Pie()
pie.add(series_name='', data_pair=df_list)
# 定义标签格式
pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}：{d}%'))
# 渲染
pie.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
默认情况下，Pyecharts 中的饼状图显示的是具体数据，而不是显示百分比。如果想要使用百分比来表示，我们可以对标签进行自定义设置。对于 formatter='{b}：{d}%' 来说，{b} 是数据名，{d} 是百分比。
2. 圆环图
圆环图，也叫做 “环形图”。在 Pyecharts 中，我们可以使用 add() 方法的 radius 参数来定义饼状图的内半径和外半径，从而实现一个圆环图。
语法：
obj.add(
……
radius=[内半径, 外半径]
)
说明：
参数 radius 的取值是一个列表，第 1 个元素用于定义内半径，第 2 个元素用于定义外半径。
示例 4：圆环图
import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
# 数据
data = [
['蜘蛛侠', 8.9],
['蝙蝠侠', 4.1],
['钢铁侠', 12.1],
['毒液', 8.5],
['海王', 11.5],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['电影', '票房'])
df_array = np.array(df) # 转换为数组
df_list = df_array.tolist() # 转换为列表
# 绘图
pie = Pie()
pie.add(
series_name='',
data_pair=df_list,
radius=['30%', '75%'],
)
# 渲染
pie.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
3. 多饼图
如果想要实现多饼图，我们需要调用多次 add() 方法，然后使用 center 参数来控制每一个饼状图的位置。
语法：
obj.add(
……
center=[x轴位置, y轴位置]
)
说明：
参数 center 的取值是一个列表，第 1 个元素用于定义 x 轴位置，第 2 个元素用于定义 y 轴位置。
示例 5：多饼图
import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts
# 数据
data = [
['蜘蛛侠', 8.9],
['蝙蝠侠', 4.1],
['钢铁侠', 12.1],
['毒液', 8.5],
['海王', 11.5],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['电影', '票房'])
df_array = np.array(df) # 转换为数组
df_list = df_array.tolist() # 转换为列表
sum = df['票房'].sum()
# 绘图
pie = Pie()
# 第1个饼图
pie.add(
series_name='',
data_pair=[df_list[0], ('其他', sum)],
radius=[30, 60],
center=['20%', '30%']
)
# 第2个饼图
pie.add(
series_name='',
data_pair=[df_list[1], ('其他', sum)],
radius=[30, 60],
center=['55%', '30%']
)
# 第3个饼图
pie.add(
series_name='',
data_pair=[df_list[2], ('其他', sum)],
radius=[30, 60],
center=['20%', '70%']
)
# 第4个饼图
pie.add(
series_name='',
data_pair=[df_list[3], ('其他', sum)],
radius=[30, 60],
center=['55%', '70%']
)
# 定义标签格式
pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}：{d}%'))
# 渲染
pie.render()
运行生成的 render.html，浏览器效果如下图所示。
分析：
对于多饼图来说，有多少个饼状图，就调用多少次 add() 方法。每一个饼状图，我们都需要使用 center 这个参数来控制它的位置。
