我正在嘗試從我的數(shù)據(jù)框中生成餅圖。我的想法是我有兩列指示數(shù)據(jù)是否有效。我想生成一個(gè)包含四個(gè)類別的餅圖，它們是有效點(diǎn) (true, true) 以及顯示無效數(shù)據(jù)的其他三個(gè)類別，指示數(shù)據(jù)是否由 Validity1、Validity2 或兩者無效。所以，我有以下數(shù)據(jù)集： TimeStamp Avg. Values ... Validity1 Validity20 2015-02-14 20:30:00 5.1736 ... False True1 2015-02-14 20:40:00 16.6266 ... True True2 2015-02-14 20:50:00 12.7667 ... True True3 2015-02-14 21:00:00 11.6077 ... False True4 2015-02-14 21:10:00 19.6851 ... True True ... ... ... ... ...1000 2015-06-12 23:30:00 1.699 ... True False1001 2015-06-12 23:40:00 2.2468 ... False False1002 2015-06-12 23:50:00 3.1147 ... False False1003 2015-06-13 00:00:00 6.141 ... True False1004 2015-06-13 00:10:00 3.792 ... True False因此，我的一個(gè)想法是最初將數(shù)據(jù)劃分如下：data_valid = data.loc[(data.SaDataValid == True) & (data.DataOK == True)]data_invalid_both = data.loc[(data.Validity1 == False) & (data.Validity2== False)]data_invalid_1 = data.loc[(data.Validity1 == True) & (data.Validity2 == False)]data_invalid_2 = data.loc[(data.Validity1 == False) & (data.Validity2 == True)]我的問題是如何從這一點(diǎn)開始繪制一個(gè)包含這 4 個(gè)類別的餅圖，其中包括將 Validity1 和 Validity 2 的數(shù)據(jù)分成其他 3 個(gè)類別的條件。
1 回答
慕妹3242003
TA貢獻(xiàn)1824條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
你可以試試：
df.groupby(['Validity1','Validity2']).size().plot.pie()
測(cè)試數(shù)據(jù)：
np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.choice([True, False], size=(100,2), p=[0.7,0.3]), columns = ['Validity1','Validity2'])
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