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python数据可视化技巧的100个练习 -- 41. 人口统计数据的嵌套饼图

2026-08-18 23:11:56

重要性★★★☆☆

难度★★★☆☆

您是某市政府的数据分析师。您的任务是使用嵌套饼图可视化该市人口按年龄组和性别的分布情况。该市人口分为三个主要年龄组：儿童（0-14 岁）、成年人（15-64 岁）和老年人（65 岁及以上）。每个年龄组进一步按性别（男性、女性）划分。

创建一个嵌套饼图来表示这些数据。数据如下：

儿童：男性（3000）、女性（2800）
成年人：男性（15000）、女性（16000）
老年人：男性（4000）、女性（4500）

【数据生成代码示例】

import pandas as pddata = {    'Age Group': ['Children', 'Children', 'Adults', 'Adults', 'Seniors', 'Seniors'],    'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female'],    'Population': [3000, 2800, 15000, 16000, 4000, 4500]}df = pd.DataFrame(data)

【图表答案】

【代码答案】

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = {    'Age Group': ['Children', 'Children', 'Adults', 'Adults', 'Seniors', 'Seniors'],     'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female'],     'Population': [3000, 2800, 15000, 16000, 4000, 4500]} df = pd.DataFrame(data) # Group by age group and sum populationsgroups = df.groupby('Age Group').sum().reset_index() # Extract sizes and labels for outer and inner ringssize1 = groups['Population'].values size2 = df['Population'].values labels1 = groups['Age Group'].values labels2 = df.apply(lambda x: f"{x['Age Group']}-{x['Gender']}", axis=1).values # Create nested pie chartplt.figure(figsize=(8, 8)) ax = plt.gca() # Outer ringax.pie(size1, labels=labels1, radius=1, wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w')) # Inner ringax.pie(size2, labels=labels2, radius=0.7, wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w')) plt.title('城市人口统计数据') plt.show()