利用Pyecharts玩转饼图

饼图在实际的可视化要求中是非常常见的，它能够很好显示个体的占比或者数据情况。本文中讲解的是如何利用 pyecharts 来绘制各种满足不同需求的饼图，包含：基础饼图+改变饼图位置颜色

环状饼图

内嵌饼图

多饼图

玫瑰图

开始之前，先来看看部分效果：

注：文末提供本文的源码获取方式，供大家练习

导入库

本文中使用的还是 pandas+pyecharts 组合，在jupyter notebook 中进行绘图。首先导入所需要的各种库：

基础饼图

模拟数据

我们自行模拟了一份消费数据，包含5个消费项目：住宿+餐饮+交通+服装+红包，具体数据如下：# 生成数据

df = pd.DataFrame({"消费":["住宿","餐饮","交通","服装","红包"],

"数据":[2580,1300,500,900,1300]

})

df

将消费和数据中的具体数据转成列表形式：

绘图

代码的具体解释见注释：c = (

Pie()

.add("", [list(z) for z in zip(x_data, y_data)])   # zip函数两个部分组合在一起list(zip(x,y))-----> [(x,y)]

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-月度开支"))  # 标题

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))  # 数据标签设置

)

c.render_notebook()

改变位置和颜色

上面生成的饼图是使用 pyecharts 自带的颜色和位置，有时候我们需要做下改变：

现在我们生成的饼图如下显示：颜色变成了我们设置的颜色

位置更靠左了视频效果如下：

改变图例位置

数据生成

上面的图例是水平方向排列的，而且个数比较少。如果我们的图例比较多，需要改成竖直方向，同时实现翻页滚动功能。

在这里我们使用的是 pyecharts 中自带的数据：

1、Faker.choose() ：是用来生成数据标签，有3种不同的取值情况

2、Faker.values() 是用来生成具体的数据，随机生成

绘图

还是通过上面的绘图方法，加入数据同时添加各种配置项：视频效果如下：

环状饼图

环状饼图主要是通过 add 方法中的 radius 参数来实现的。实现过程如下：x_data = ["小明", "小红", "张三", "李四", "王五"]

y_data = [335, 310, 234, 135, 548]

c = (

Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="1000px"))   # 图形的大小设置

.add(

series_name="访问来源",

data_pair=[list(z) for z in zip(x_data, y_data)],

radius=["15%", "50%"],   # 饼图内圈和外圈的大小比例

center=["30%", "40%"],   # 饼图的位置：左边距和上边距

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),   # 显示数据和百分比

)

.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", orient="vertical"))   # 图例在左边和垂直显示

.set_series_opts(

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(

trigger="item", formatter="{a}

{b}: {c} ({d}%)"

),

)

c.render_notebook()

可以看到图形的中间是空的

内嵌饼图

内嵌饼图是指将两个甚至多个环状饼图放在一起，实现代码过程如下：import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Pie

from pyecharts.globals import ThemeType

# 内部饼图

inner_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎","产品"]

inner_y_data = [335, 679, 548, 283]

inner_data_pair = [list(z) for z in zip(inner_x_data, inner_y_data)]

# [['直达', 335], ['营销广告', 679], ['搜索引擎', 1548], [‘产品’, 283]]

# 外部环形(嵌套)

outer_x_data = ["搜索引擎", "邮件营销", "直达", "营销广告", "联盟广告", "视频广告", "产品", "百度", "谷歌","邮件营销", "联盟广告"]

outer_y_data = [335, 135, 147, 102, 220, 310, 234, 135, 648, 251]

outer_data_pair = [list(z) for z in zip(outer_x_data, outer_y_data)]

c = (

# 初始化

Pie(init_opts=opts.InitOpts(

width="900px",  # 设置图形大小

height="800px",

theme=ThemeType.SHINE))  # 选择主题

# 内部饼图

.add(

series_name="版本3.2.1",  # 图形名称

center=["50%", "35%"],  # 饼图位置

data_pair=inner_data_pair,  # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]

radius=["25%", "40%"],  # 饼图半径 数组的第一项是内半径，第二项是外半径

label_opts=opts.LabelOpts(position='inner'), # 标签设置在内部

)

# 外部嵌套环形图

.add(

series_name="版本3.2.9",  # 系列名称

center=["50%", "35%"],  # 饼图位置

radius=["40%", "60%"],  # 饼图半径 数组的第一项是内半径，第二项是外半径

data_pair=outer_data_pair, # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]

# 标签配置项

label_opts=opts.LabelOpts(

position="outside",

formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ",

background_color="#eee",

border_color="#aaa",

border_width=1,

border_radius=4,

rich={

"a": {"color": "#999",

"lineHeight": 22,

"align": "center"},

"abg": {

"backgroundColor": "#e3e3e3",

"width": "100%",

"align": "right",

"height": 22,

"borderRadius": [4, 4, 0, 0],

},

"hr": {

"borderColor": "#aaa",

"width": "100%",

"borderWidth": 0.5,

"height": 0,

},

"b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},

"per": {

"color": "#eee",

"backgroundColor": "#334455",

"padding": [2, 4],

"borderRadius": 2,

},

},

),

)

# 全局配置项

.set_global_opts(

xaxis_opts = opts.AxisOpts(is_show = False),   #隐藏X轴刻度

yaxis_opts = opts.AxisOpts(is_show = False),    #隐藏Y轴刻度

legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = True),  #隐藏图例

title_opts = opts.TitleOpts(title = None),    #隐藏标题

)

# 系统配置项

.set_series_opts(

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(

trigger="item",

formatter="{a}

{b}: {c} ({d}%)"

),

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)  # 隐藏每个触角标签

)

)

c.render_notebook()视频效果如下：