如何在Python的Matplotlib中绘制嵌套饼图？

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

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()

下面是与显示嵌套饼图相关的代码片段，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

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4列，并将每个列放入每个插槽中，并在图例区域中显示标签？

您定义函数

百分比增长（l）

的方式假定其参数

l

为列表（或其他一维对象）。但是（为了分配

颜色

），您可以在

dc\u df\u ALIGN\u SEX

上调用此函数，这显然是您的数据帧。因此，函数（在其循环的第一次迭代中）尝试计算

dc\u df\u ALIGN\u 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于

增长百分比（dc\u df\u ALIGN\u SEX['count']）

的事情来代替它？

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：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（[['Bad'，'Male'，1542]，
['Good'，'Male'，1419]，
['Good'，'femal'，714]，
['Bad'，'femal'，419]，
[‘中立’，‘男性’，254]，
[‘中立’，‘女性’，138]，
[‘坏’，‘无性别’，9]，
[“好”，“无性别”，4]，
[“中立”，“无性别”，3]，
[‘改革’、‘男性’，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

，就像您所做的那样：

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（）
内部的

我们可以使用其

get\u level\u values（）

方法从多索引中提取适当的标签：

internal\u labels=internal.index.get\u level\u值（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：

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（24,12））
尺寸=0.3
ax.pie（outer.values.flatte（），半径=1，
标签=外部索引，
自动扫描=“%1.1f%%”，
wedgeprops=dict（宽度=尺寸，边沿颜色='w'））
ax.pie（inner.values.flatte（），半径=1-size，
标签=内部标签，
wedgeprops=dict（宽度=尺寸，边沿颜色='w'））
ax.set（aspect=“equal”，title=”带有“ax.Pie”的饼图）
plt.show（）

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我遇到了这种类型的错误

TypeError:'method'对象不可编辑

Ah，我明白了：

count

是一个不幸的列名，因为它也是一个方法的名称。我编辑了建议的函数调用，但更改列名可能是最安全的。另外，如果还有更多问题，最好知道上面代码中的

frame

是什么。我更新了我的问题。你能看一下吗？如果你有任何想法，你能看一下我的另一个问题吗？这里是链接：除了不重叠的标签外，我还将每个图放入子图中4行4列的每个槽中。我该怎么做？