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#读者分布import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef age_pie(): plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("user.csv", sep=";", header=None, names=["user_id", "location", "age"], encoding='gbk') # print(df.head()) df[(df.age == '41"')].index.tolist() # 找出不合法数值所在行 df = df.drop([1305]) # 删除那一行 df[['age']] = df[['age']].astype(float) labels = ['10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60'] sizes = [len(df[(df.age >= 10) & (df.age < 20)]), \ len(df[(df.age >= 20) & (df.age < 30)]), \ len(df[(df.age >= 30) & (df.age < 40)]), \ len(df[(df.age >= 40) & (df.age < 50)]), \ len(df[(df.age >= 50) & (df.age < 60)])] # print(sizes) explode = (0, 0.05, 0, 0, 0) # 0.1为第二个元素凸出距离 colors = ['tomato', 'lightskyblue', 'goldenrod', 'green', 'y'] # 饼图绘制函数 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, \ autopct='%1.1f%%', shadow=False, pctdistance=0.8, \ startangle=90, textprops={'fontsize': 16, 'color': 'w'}) plt.title('读者年龄分布图') plt.axis('equal') plt.legend(loc='upper right') plt.savefig('age.png', dpi=600) plt.show()print(age_pie())1234567891011121314151617181920212223242526272829303132三、代码解析3.1显示正负号
import matplotlib.pyplot as plt1#用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 12
3.2显示中文
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'黑体 SimHei 微软雅黑 Microsoft YaHei 微软正黑体 Microsoft JhengHei 新宋体 NSimSun 新细明体 PMingLiU 细明体 MingLiU 标楷体 DFKai-SB 仿宋 FangSong 楷体 KaiTi 仿宋_GB2312 FangSong_GB2312 楷体_GB2312 KaiTi_GB2312 123456789101112
3.3找出不合法数据
import pandas as pd1df[(df.age == '41"')].index.tolist() 1
3.4删除那一行
df = df.drop([1305]) 1
3.5显示图例
plt.legend(loc='upper right')1
3.6保存为图片
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