पांडास डेटाफ़्रेम से पाई चार्ट कैसे बनाएं

आप पांडा डेटाफ़्रेम से पाई चार्ट बनाने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 df. groupby ([' group_column ']). sum (). plot (kind=' pie ', y=' value_column ')

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: एक मूल पाई चार्ट बनाएं

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित दो पांडा डेटाफ़्रेम हैं:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ': [25, 12, 25, 14, 19, 53, 25, 29]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 25
1 to 12
2 B 25
3 B 14
4 B 19
5 B 53
6 C 25
7 C 29

हम एक पाई चार्ट बनाने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं जो प्रत्येक टीम द्वारा प्राप्त कुल अंकों का हिस्सा प्रदर्शित करता है:

 df. groupby ([' team ']). sum (). plot (kind=' pie ', y=' points ')

उदाहरण 2: एक कस्टम पाई चार्ट बनाएं

पाई चार्ट के स्वरूप को अनुकूलित करने के लिए हम निम्नलिखित तर्कों का उपयोग कर सकते हैं:

• ऑटोपेक्ट : पाई चार्ट में प्रतिशत दिखाएं
• रंग : पाई चार्ट में उपयोग करने के लिए रंग निर्दिष्ट करें
• शीर्षक : पाई चार्ट में एक शीर्षक जोड़ें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि व्यवहार में इन तर्कों का उपयोग कैसे करें:

 df. groupby ([' team ']). sum (). plot (kind=' pie ', y=' points ', autopct=' %1.0f%% ',
                                colors = [' red ', ' pink ', ' steelblue '],
                                title=' Points Scored by Team ')) 

ध्यान दें कि रंग श्रेणियों को वैसे ही निर्दिष्ट किए जाएंगे जैसे वे डेटाफ़्रेम में दिखाई देते हैं।

उदाहरण के लिए, टीम “ए” डेटाफ़्रेम में सबसे पहले दिखाई देती है, यही कारण है कि इसे पाई चार्ट में “लाल” रंग दिया गया था।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल प्रदर्शित करते हैं कि पांडा डेटाफ़्रेम का उपयोग करके अन्य सामान्य प्लॉट कैसे बनाएं:

पांडास डेटाफ़्रेम से स्कैटर मैट्रिक्स कैसे बनाएं
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