更改图例标签和Python中饼图的对齐

Question

您能帮我帮助我吗？我有以下熊猫系列：

Male: 40%
Female: 60%

我正在构建一个饼图，如下面的代码所示。我想知道以下内容：

1. 是否有任何自动方法可以像现在这样对齐图形？我正在用“ startangle”手动玩耍，以提出与“男性”和“女性”和“女性”

   的“水平”对准

2. 有关的“水平”对齐方式。截至目前，我正在手动放置labels = ['emair'，'ama']'（首先，雌性第二-Ma），否则它们不匹配（即，如果我使用 labels = [[ “男性”，“女性”]'

3. 我如何在图表上摆脱“男性”和“女性”（我想在传说中离开“男性”和“女性”）。

感谢您的帮助。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

explode = [0.2,0.02]
fig = plt.figure(figsize=(10, 5), facecolor='White')
ax = fig.add_axes((1, 1, 1, 1))
labels = [‘Female’, 'Male']

colors = sns.color_palette('bright')
q_1 = ax.pie(my_df,
        labels=labels,
        colors = colors,
        autopct = '%0.0f%%',
        explode = explode,
        shadow = 'True',
        startangle = 79.5,
        textprops = {'color': 'Black','fontsize':16},
        wedgeprops = {'linewidth': 6},
        center = (0.1,0.1),
        rotatelabels = 'true'),

title = ax.set_title('aaa', fontsize=16)
legend = ax.legend(title='asd', loc=1)
plt.show(q_1)

Answer 1

让我尝试回答您提出的问题...

1. 要保持楔形水平旁边的标签，您需要删除行rotatelabels ='true'。这导致标签旋转。

pic删除rotatelabels字段

2. 您正在使用列表，将提供标签。如果您创建一个带有数据，标签甚至颜色列的数据框，则可以避免。
3. 要删除楔子旁边的标签并仅在传说中将其放置，您将需要在ax.pie中标记标签为空白，并使用标签= [ '，'男性']

这两个都在下面的代码中进行了更新，以展示如何完成。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

explode = [0.2,0.02]
fig = plt.figure(figsize=(10, 5), facecolor='White')
ax = fig.add_axes((1, 1, 1, 1))
#labels = ['Female', 'Male']
df=pd.DataFrame({'my_df':[0.60, 0.40], 'labels':['Female', 'Male']})

colors = sns.color_palette('bright')
q_1 = ax.pie(df.my_df,
#        labels=df.labels, 
        labels=['',''],
        colors = colors,
        autopct = '%0.0f%%',
        explode = explode,
        shadow = 'True',
        startangle = 79.5,
        textprops = {'color': 'Black','fontsize':16},
        wedgeprops = {'linewidth': 6},
        center = (0.1,0.1))
#        rotatelabels = 'true'),

title = ax.set_title('aaa', fontsize=16)
#legend = ax.legend(title='asd', loc=1)
ax.legend(title='asd', loc=1, labels = df.labels)
plt.show()

输出图