python - 如何用字典创建华夫饼图？

Question

我正在通过 Jupyter 实验室学习 Python，但我遇到了 Waffle 图表的问题。

我有以下字典，我想将其显示为华夫饼图表:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
from pywaffle import Waffle

dic = {'Xemay':150,'Xedap':20,'Oto':180,'Maybay':80,'Tauthuy':135,'Xelua':5}
df = pd.DataFrame.from_dict(dic, orient='index')

plt.figure(FigureClass=Waffle,rows=5,values=dic,legend={'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1, 1)})
plt.title('Số lượng xe bán được của một công ty')
plt.show()

然而，结果出乎意料:

相反，图表应该看起来像这样。我做错了什么？

Answer 1

实际上，您的代码是正确的，Waffle 正确地显示了您的数据(在您的图中放大以查看正方形...)

但是，要获得所需的输出，您必须使用指定华夫饼图尺寸的参数“行”和“列”。

nRows=5
countsPerBlock=10  # 1 block = 10 counts
plt.figure(FigureClass=Waffle,
           rows=nRows,
           columns=int(np.ceil(sum(dic.values())/nRows/countsPerBlock)),
           values=dic,
           legend={'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1, 1.1)})
plt.show()

请注意，waffle 在内部应用了一些舍入(请参阅参数 rounding_rule)，这就是为什么 countsPerBlock 不完全正确，除非您自己缩放数据。要准确重现所需的输出，请使用以下代码:

nRows = 5
countsPerBlock = 10
keys = ['Xemay', 'Xedap', 'Oto', 'Maybay', 'Tauthuy', 'Xelua']
vals = np.array([150, 20, 180, 80, 135, 5])
vals = np.ceil(vals/countsPerBlock)
data = dict(zip(keys, vals))

plt.figure(FigureClass=Waffle,
           rows=5,
           values=data,
           legend={'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1, 1)})
plt.show()

或者，您可以规范化数据，使值的总和为 100。在 5x20 的正方形中，一个正方形将代表 1% 的数据。

# Create a dict of normalized data. There are plenty of 
# ways to do this. Here is one approach:
keys = ['Xemay', 'Xedap', 'Oto', 'Maybay', 'Tauthuy', 'Xelua']
vals = np.array([150, 20, 180, 80, 135, 5])
vals = vals/vals.sum()*100
data = dict(zip(keys, vals))
nRows = 5
# ...