Matplotlib绘制好看的饼状图：电影类型数据的简单处理与可视化

先放一张结果图。

数据预处理

首先，导入包。

import pandas as pd
import numpy as np
import re
import matplotlib.pyplot as plt

读取数据并查看。

df=pd.read_csv('data/movie.csv',encoding='gb18030')
df.head()

为了得到电影类型的分布，我们需要处理第二个字段“types”。
首先将该字段字符串按逗号分开，得到一个二维数组。

type_list = []
for item in df['types'].tolist():item = item.split(',')        type_list.append(item)

然后将二维数组转一维。

type_list2=sum(type_list,[])

再去掉字符串中的空格和引号（这个是后面把数据打印出来时观察到的）。

type_list3=[]
for item in type_list2:item=item.strip()item=re.sub('\'','',item)type_list3.append(item)

接下来对数组中元素计数，这里用到了collection库。

import collections
c=collections.Counter(type_list3)
c.items()

现在我们得到了“类型-数量”字典。先把它转化为Series。

df2=pd.Series(c)
df2=df2.sort_values(ascending=False)

再转化为DataFrame。

data = {'types':df2.index ,'num': df2.array}
df3=pd.DataFrame(data)
df3

由于后面的数据太小，我们把数量小于100（index>=23）的类型合并为“其他”。

df3 = df3[:23].append({'types': '其他', 'num': df2.iloc[23:].sum()},ignore_index=True).sort_values(by='num',ascending=False)
df3

绘制饼状图

解决中文显示问题。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

开始绘制。

# np.hstack():在水平方向上拼接数组
explode =np.hstack((np.zeros(6),np.linspace(0,2.5,len(df3)-6))) # (每一块)离开中心距离
plt.figure(figsize=(15, 10))
plt.title("电影类型分布",fontsize = 20)
plt.pie(df3['num'],labels=df3['types'],autopct='%1.1f%%',textprops={'fontsize':16},explode=explode);

这里绘制的关键是explode属性。它的含义是(每一块)离开中心距离，代码中用数组表示。数组由一个全零的数组和一个等差数列数组拼接而成，这样就达到了我们想要的效果（大块位置不变，小块逐渐偏离）。

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