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python数据可视化技巧的100个练习 -- 43. 创建层次数据的圆形打包图

2026-08-18 23:12:05

重要性★★★★☆

难度★★★★☆

电商领域的客户希望使用圆形打包图来可视化他们的产品类别层次结构。他们提供了代表主要类别、子类别以及每个子类别中产品数量的层次数据。您的任务是生成一个圆形打包图，帮助他们更好地了解产品类别内的分布和关系。

您需要为此练习创建样本数据。数据应具有以下结构：

类别 A

子类别 A1：150 件产品
子类别 A2：100 件产品

类别 B

子类别 B1：200 件产品
子类别 B2：50 件产品
子类别 B3：75 件产品

类别 C

子类别 C1：300 件产品

使用 Python 生成这些数据并创建圆形打包图。

【数据生成代码示例】

import pandas as pd# 创建圆形打包图的层次数据data = {    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],    'Subcategory': ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1'],    'Products': [150, 100, 200, 50, 75, 300]}# 转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(data)df

【图表答案】

【代码答案】

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import squarify # 创建圆形打包图的层次数据 data = {     'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],     'Subcategory': ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1'],     'Products': [150, 100, 200, 50, 75, 300] } # 转换为 DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 为圆形打包图聚合数据 agg_data = df.groupby(['Category', 'Subcategory']).sum().reset_index() # 为图表创建大小和标签 sizes = agg_data['Products'] labels = agg_data['Subcategory'] + ' (' + agg_data['Products'].astype(str) + ')' # 创建圆形打包图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8)) squarify.plot(sizes=sizes, label=labels, alpha=0.7, ax=ax) ax.axis('off') plt.title('产品类别的圆形打包图') plt.show()