在聚类饼图中对值进行分组

【问题标题】：Grouping values in a clustered pie chart在聚类饼图中对值进行分组
【发布时间】：2022-11-20 23:04:55
【问题描述】：

我正在处理一个关于某些房屋何时建造的数据集，我的数据从 1873 年到 2018 年（143 个切片）。我试图以饼图的形式将这些数据可视化，但由于大量的独立切片，整个饼图显得杂乱无章。

我试图通过将 15 年时间段内的值分组并在饼图上显示这些时间段来解决这个问题。我在 StackOverflow 上看到了一篇类似的帖子，其中建议的解决方案是使用字典并定义一个阈值来对值进行分组，但是在我自己的饼图上实现一个版本并没有奏效，我想知道如何解决这个问题

代码

testing = df1.groupby("Year Built").size()
testing.plot.pie(autopct="%.2f",figsize=(10,10))
plt.ylabel(None)
plt.show()

Dataframe(testing)

Current Piechart

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe graph pie-chart

【解决方案1】：

为了将来，始终提供您正在处理的数据的 reproducible example（可能使用 df.head().to_dict()）。使用pd.resample 可以解决您的问题。

# Data Used
df = pd.DataFrame( {'year':np.arange(1890, 2018), 'built':np.random.randint(1,150, size=(2018-1890))} )
>>> df.head()
   year  built
0  1890     34
1  1891     70
2  1892     92
3  1893    135
4  1894     16

# First, convert your 'year' values into DateTime values and set it as the index

df['year'] = pd.to_datetime(df['year'], format=('%Y'))

df_to_plot = df.set_index('year', drop=True).resample('15Y').sum()

>>> df_to_plot

            built
year             
1890-12-31     34
1905-12-31    983
1920-12-31    875
1935-12-31   1336
1950-12-31   1221
1965-12-31   1135
1980-12-31   1207
1995-12-31   1168
2010-12-31   1189
2025-12-31    757

你也可以使用pd.cut()

df['group'] = pd.cut(df['year'], 15, precision=0)

df.groupby('group')[['year']].sum().plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(10,10), legend=False)

【讨论】：