? 作者：韩信子@ShowMeAI
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饼图是用于显示分类数据比例的典型图表，我们用圆形图形代表整个样本集，把它分为多个切片并显示对应数据与总数相比的比例贡献。饼图在数据可视化中经常使用，因为它直观且结果容易理解。
不过饼图并不是我们可以使用的唯一选择，还有一些炫酷高级的图表可以表示比例或百分比，在本篇内容中 ShowMeAI 将给大家讲到另外9个备选可视化图形方案，具备相同的功能但实现效果不一样。
本篇内容涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。
?图解数据分析：从入门到精通系列教程
?数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表
?数据科学工具库速查表 | Seaborn 速查表
? 获取数据
我们先导入所需工具库：
# 数据分析处理工具库import numpy as npimport pandas as pd# 数据可视化工具库import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inline我们将以案例的形式给大家讲解可视化技巧，本篇的数据我们将使用爬虫技术爬取获取，我们对维基百科上显示截至 2020 年煤炭产量超过 500 万吨的国家和地区进行数据爬取和整理。
# 爬虫与网页解析工具库import requests from bs4 import BeautifulSoupwikiurl='https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_coal_production'table_class='wikitable sortable jquery-tablesorter'response=requests.get(wikiurl)#status/状态码为200，表示爬取成功print(response.status_code)我们使用 ?BeautifulSoup 工具对爬取到的网页进行解析
# 解析对应的网页元素soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')table = soup.find('table',{'class':"wikitable"})# 整理为dataframe形态df_coalall = pd.read_html(str(table))[0]df_coalall
这里我们不使用全部国家，我们选择欧洲 2020 年煤炭产量的国家。例如俄罗斯、德国、波兰、捷克共和国、乌克兰、罗马尼亚、希腊和保加利亚。
大家也可以修改下面的代码，对国家或年份进行更改。
# 选取国家list_country = ['Russia', 'Germany', 'Poland', 'Czech Republic','Ukraine', 'Romania', 'Greece', 'Bulgaria']# 整理不同国家的数量df_coalpre = df_coalall[df_coalall['Country'].isin(list_country)]df_coalpre = df_coalpre.iloc[:,0:2]df_coalpre.rename(columns={'2020[1]':'2020'}, inplace=True)df_coalpre.reset_index(drop=True, inplace=True)df_coalpre
我们对 DataFrame 进行melt操作创建一个百分比列以供后面使用
df_coal = pd.melt(df_coalpre, id_vars=['Country'], value_vars='2020', var_name='Year', value_name='Value')# 计算百分占比df_coal['Percent'] = [round(i*100/sum(df_coal.Value),1) for i in df_coal.Value]df_coal
? 基础饼图
饼状图当然基于 Matplotlib 是很好绘制的啦，我们用 Seaborn 调一下调色板，让呈现更好看一点，代码如下：
# seaborn调色板pal_ = list(sns.color_palette(palette='plasma_r', n_colors=len(list_country)).as_hex())# 绘制饼图plt.figure(figsize=(14, 14))plt.rcParams.update({'font.size': 16})plt.pie(df_coal.Value, labels= df_coal.Country, colors=pal_, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.9)plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc=2, frameon=False)plt.show()
上面的饼图显示了 2020 年煤炭产量超过 500 万吨的欧洲国家的各自占比。
? 其他数据可视化图
下面ShowMeAI将介绍 9 种饼图之外的占比可视化图，它们可以分为两组：
圆形图形
- 哑铃图（又名杠铃图）
- 罗列气泡图
- 环绕气泡图
- 交互式饼图
- 交互式甜甜圈图
其他形式
- 树状图
- 华夫饼图
- 条形图
- 堆积条形图
? 哑铃图（杠铃图）
哑铃图是一种可视化技巧，用于比较两个数据。顾名思义，哑铃图由两个用直线统一的圆形图形组成。 在下面的示例中我们将 X 轴范围设置为 0 到 100% 以显示煤炭产量的百分比。
我们直接看代码和效果：
df_select = df_coal[['Country', 'Percent']]df_select['Label_color'] = [i for i in df_coal['Country']]df_coalmod = df_coal[['Country']]df_coalmod['Percent'] = [100-i for i in df_coal['Percent']]df_coalmod['Label_color'] = ['Other countries']*len(list_country)df_db = pd.concat([df_select, df_coalmod],axis=0)df_db
下面绘制 2020 年煤炭产量最高的两个国家
# 构建数据字典color_country = dict(zip(list_country,pal_))# 添加颜色设置color_country['Other countries'] = '#b9b9b9'# 选择国家，设定Y轴df_ = df_select.iloc[0:2,:]df_['Y'] = [1]*len(df_)import plotly.express as pxfig = px.scatter(df_, x='Percent', y='Y', color='Label_color', text = [str(i)+' %' for i in df_.Percent][0:len(df_)], opacity=1, color_discrete_map=color_country)fig.update_layout(width = 950, height = 300, plot_bgcolor = 'white', margin = dict(t=40, l=20, r=20, b=20), yaxis={'categoryorder':'total descending'}, legend=dict(title='Countries'), showlegend=True)for c in list_country: df = df_[df_['Country']==c] fig.add_shape(type="line", layer="below", line=dict(color='black', width=6), y0=1, x0=list(df_.Percent)[0], y1=1, x1=list(df_.Percent)[1])fig.update_traces(textposition='top center', marker={'size':65}, textfont=dict(color='black'))fig.update_yaxes(visible=False)fig.update_xaxes(visible=True, showgrid =False, range=[-1, 101]) fig.show()
绘制每个国家与剩余其他国家总和相比的百分比
color_country = dict(zip(list_country,pal_))color_country['Other countries'] = '#b9b9b9'import plotly.express as pxfig = px.scatter(df_db, x='Percent', y='Country', color='Label_color', text = [str(i)+' %' for i in df_db.Percent], opacity=1, color_discrete_map=color_country)fig.update_layout(width = 950, height = 900, plot_bgcolor = 'white', margin = dict(t=40, l=20, r=20, b=20), yaxis={'categoryorder':'total descending'}, legend=dict(title='Countries'), showlegend=True)for c in list_country: df = df_db[df_db['Country']==c] fig.add_shape(type="line", layer="below", line=dict(color=color_country.get(c), width=6), y0=c, x0=list(df.Percent)[0], y1=c, x1=list(df.Percent)[1])fig.update_traces(textposition='top center', marker={'size':58}, textfont=dict(color='black'))fig.update_yaxes(title='', visible=True, showgrid =False)fig.update_xaxes(visible=False) fig.show()
结果看起来不错，不过我们这里的圈圈大小都是一样的，这可能不方便在国家之间进行比较。我们可以通过根据百分比值改变圆形大小，代码模板如下：
import plotly.express as pxfig = px.scatter(df_db, x='Percent', y='Country', color='Label_color', text = [str(i)+' %' for i in df_db.Percent], size = 'Percent', size_max=45, opacity=1, color_discrete_map=color_country)fig.update_layout(width = 950, height = 900, plot_bgcolor = 'white', margin = dict(t=40, l=20, r=20, b=20), yaxis={'categoryorder':'total descending'}, legend=dict(title='Countries'), showlegend=True)for c in list_country: df = df_db[df_db['Country']==c] fig.add_shape(type="line", layer="below", line=dict(color=color_country.get(c), width=6), y0=c, x0=list(df.Percent)[0], y1=c, x1=list(df.Percent)[1])fig.update_traces(textposition='top center', textfont=dict(color='black'))fig.update_yaxes(title='', visible=True, showgrid =False)fig.update_xaxes(visible=False) fig.show()
? 罗列气泡图
我们可以使用多个大小不一样的圆圈来表示数据大小与占比，这也就是气泡图，我们把气泡水平罗列排布就可以起到对比和展示的作用，也就是罗列气泡图，下面是它的实现代码：
df_coal['Y'] = [1]*len(df_coal)list_x = list(range(0,len(df_coal)))df_coal['X'] = list_xdf_coal
绘制罗列气泡图
# 构建气泡列表label = [i+'
'+str(j)+'
'+str(k)+'%' for i,j,k in zip(df_coal.Country, df_coal.Value, df_coal.Percent)]import plotly.express as pxfig = px.scatter(df_coal, x='X', y='Y', color='Country', color_discrete_sequence=pal_, size='Value', text=label, size_max=90 )fig.update_layout(width=900, height=320, margin = dict(t=50, l=0, r=0, b=0), showlegend=False )fig.update_traces(textposition='top center')fig.update_xaxes(showgrid=False, zeroline=False, visible=False)fig.update_yaxes(showgrid=False, zeroline=False, visible=False)fig.update_layout({'plot_bgcolor': 'white', 'paper_bgcolor': 'white'})fig.show()
气泡图显示了 2020 年煤炭产量超过 500 万吨的欧洲国家百分比的情况。不过罗列气泡图有一个问题：绘图空间。绘制的圆圈越多，需要的面积就越大。
? 环绕气泡图
上面的罗列气泡图非常占空间，我们可以把气泡圈圈以不同的方式排布，以节省空间，比如环绕气泡图
import circlify# 气泡的位置分布circles = circlify.circlify(df_coal['Value'].tolist(), show_enclosure=False, target_enclosure=circlify.Circle(x=0, y=0) )circles.reverse()绘制圆形包装
# 构建气泡列表label = [i+'
'+str(j)+'
'+str(k)+'%' for i,j,k in zip(df_coal.Country, df_coal.Value, df_coal.Percent)]fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,14), facecolor='white')ax.axis('off')lim = max(max(abs(circle.x)+circle.r, abs(circle.y)+circle.r,) for circle in circles)plt.xlim(-lim, lim)plt.ylim(-lim, lim)# 以环绕方式绘图for circle, note, color in zip(circles, label, pal_): x, y, r = circle ax.add_patch(plt.Circle((x, y), r, alpha=1, color = color)) plt.annotate(note.replace('
','\n'), (x,y), size=16, va='center', ha='center')plt.xticks([])plt.yticks([])plt.show()
? 交互式饼图
饼图其实依旧是很好的可视化展示工具，但是我们经常会有更灵活的要求，比如俄乌2022年冲突的大背景下，我们需要刨去 Russia 之后看各国家占比，那又是另外一个分布情况，而这种灵活的交互式应用，可以借助于 Python 中的 ?Plotly 工具库完成，下面是交互式饼状图绘制代码：
import plotly.express as pxfig = px.pie(df_coal, values='Value', names='Country', color_discrete_sequence=pal_)fig.update_layout(width = 800, height = 600, margin = dict(t=0, l=0, r=0, b=0))fig.update_traces(textfont_size=16)fig.show() |
? 甜甜圈图
顾名思义，甜甜圈图，就是中心有空白的饼图。它其实和饼图很像，但是因为中心位置空出来了，大家可以在其中添加一些额外的信息。下面是我们借助 Plotly 工具库绘制甜甜圈图的示例：
import plotly.express as pxfig = px.pie(df_coal, values='Value', names='Country', color_discrete_sequence=pal_)fig.update_traces(textposition='outside', textinfo='percent+label', hole=.6, hoverinfo="label+percent+name")fig.update_layout(width = 800, height = 600, margin = dict(t=0, l=0, r=0, b=0))fig.show() |
? 树状图
并不只有圆圈状的可视化图适合显示占比，我们也可以使用其他的形状，比如最常见的可视化图之一就是树状图，我们会用方块状的图来展示数据大小和占比情况，参考示例如下：
# 添加颜色color_country['(?)'] = '#e9e9e9'# 构建占比列表Label_per = [str(round(i*100/sum(df_coal.Value),1))+' %' for i in df_coal.Value]import plotly.express as pxfig = px.treemap(df_coal, path=[px.Constant('2022'), 'Country'], values=df_coal.Percent, color=df_coal.Country, color_discrete_map=color_country, hover_name=Label_per, )fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25), showlegend=True)fig.show()
? 华夫饼图
大家一定见过 GitHub 中的活跃天数图，大家有没有觉得，这也是一个非常酷的可视化方法，在可视化领域，这样的图叫做华夫饼图。是不是很形象，就像吃的华夫饼一样分成很多小块块。
绘制华夫饼图的简单代码示例如下：
# 注意需要通过 pip install pywaffle来安装对应的工具库from pywaffle import Wafflefig = plt.figure(FigureClass=Waffle, rows=20, columns=50, values=df_coal.Percent, colors=pal_, labels=[i+' '+j for i,j in zip(df_coal.Country, Label_per)], figsize = (15,6), legend={'loc':'upper right', 'bbox_to_anchor': (1.32, 1), })plt.tight_layout()plt.show()
? 条形图
另一种典型的占比图示是条形图，大家对进度条有没有印象，它对于显示占比情况也是非常有效的。
下面我们使用类似的呈现手法，使用 Plotly 工具库构建条形图来显示占比，而且我们构建的图示是交互式的，大家的鼠标悬停在条形上时会显示相应的信息。
# 添加颜色设置color_country['Other countries'] = '#dcdcdc'import plotly.express as pxfig = px.bar(df_db, y='Country', x='Percent', color='Label_color', text=[i+' '+str(j)+' %' if i != 'Other countries' else '' for i,j in zip(df_db.Label_color, df_db.Percent)], orientation='h', color_discrete_map=color_country )fig.update_layout(width = 950, height = 500, plot_bgcolor = 'white', margin = dict(t=10, l=10, r=0, b=10), yaxis={'categoryorder':'total descending'}, legend=dict(title='Countries'), showlegend=True )fig.update_traces(textposition='auto')fig.update_xaxes(visible=False)fig.update_yaxes(visible=False)fig.show() |
? 堆积条形图
对应到上述条形图，我们当然也可以构建堆积条形图，它能更清晰显示单个数据点与总数的比例。不过大家稍微注意一下，这种堆叠的结构的一个可能问题是，很小占比的国家，可能就显示不太清楚了，堆叠条形图的代码示例如下：
import plotly.express as pxfig = px.bar(df_coal, y='Year', x='Percent', color='Country', text = [i + str(j)+' %' for i,j in zip(df_coal.Country, df_coal.Percent)], orientation='h',color_discrete_sequence=pal_)fig.update_layout(width = 1400, height = 360, plot_bgcolor = 'white', margin = dict(t=40, l=20, r=20, b=20), #title_text = '2020', showlegend=False)fig.update_traces(textposition='inside')fig.update_xaxes(visible=False) fig.update_yaxes(visible=False)fig.show()
? 总结
饼图是数据可视化中的典型图表，对于占比呈现非常有效。但是一直使用饼图也是非常单一的，容易视觉疲劳，本文中 ShowMeAI 讲解了9种替代饼图的可视化方法，大家可以结合它们的优缺点进行选择，和丰富自己的可视化工具箱。
参考资料
- ? BeautifulSoup：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
- ? Plotly：https://plotly.com/python/pie-charts/
- ? 图解数据分析：从入门到精通系列教程：https://www.showmeai.tech/tutorials/33
- ? 数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/101
- ? 数据科学工具库速查表 | Seaborn 速查表：[https://www.showmeai.tech/article-detail/105](https://www.showmeai.tech/article-detail/105)
