如何将Pandas销售数据转换为按员工分组的2×2饼图报告？

数据样本 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'Day': ['Monday', 'Monday', 'Monday', 'Monday', 'Tuesday', 'Tuesday', 'Tuesday', 'Tuesday', 'Tuesday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Wednesday', 'Wednesday', 'Wednesday', 'Wednesday',
    'Wednesday', 'Wednesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Thursday', 'Thursday', 'Thursday', 'Thursday', 'Friday', 'Friday', 'Friday', 'Friday'],
    'Employee': ['Jack','Jill','Fred','Ginger','Jack','Jill','Jill','Fred','Ginger','Ginger','Jack','Jack','Jill','Jill','Jill','Fred','Fred','Ginger','Jack','Jill','Fred','Ginger','Jack','Jill','Fred','Fred','Ginger'],
    'Fruit': ['Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears','Apples','Oranges ','Pears'],
    'Qty': ['2','4','3','5','1','2','4','2','3','5','3','1','2','4','1','5','2','1','4','3','1','5','4','1','2','4','2']
    }

df = pd.DataFrame(data)

已完成操作 #

已通过以下代码提取每位员工各类水果的总销量：

df.groupby(['Employee','Fruit'])['Qty'].sum()

需求说明 #

希望为每位员工生成对应水果销量的饼图，并将这些饼图组合成2×2的子图布局，不确定是否需要将水果名称设为列索引，求最优实现方法。

步骤1：数据预处理 #

首先要把Qty列转换成数值类型（当前是字符串格式），然后将分组结果重塑为宽表——把水果作为列索引、员工作为行索引，这是后续绘图最便捷的数据结构：

# 转换Qty为数值型，避免求和时出现字符串拼接问题
df['Qty'] = df['Qty'].astype(int)

# 分组求和后用unstack()转成宽表
employee_fruit_sales = df.groupby(['Employee', 'Fruit'])['Qty'].sum().unstack()

步骤2：创建2×2子图并绘制饼图 #

用matplotlib的subplots创建布局，遍历每位员工的数据绘制饼图即可：

# 创建2行2列的子图，设置整体画布大小
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))
# 将二维子图数组展平，方便后续遍历
axes = axes.flatten()

# 获取所有员工的列表
employees = employee_fruit_sales.index.tolist()

# 遍历员工和对应子图，逐个绘制饼图
for ax, employee in zip(axes, employees):
    sales_data = employee_fruit_sales.loc[employee]
    # 绘制饼图，添加标签和百分比显示，startangle让饼图从顶部开始
    ax.pie(sales_data, labels=sales_data.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    ax.set_title(f'{employee}的水果销量占比')

# 自动调整子图间距，避免标题和饼图重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

关键说明 #

• 用unstack()转宽表是最优选择：无需手动调整索引，转换后每个员工的水果销量会以列的形式呈现，直接通过行索引就能定位单个员工的所有数据，绘图逻辑清晰简洁。
• 如果后续员工数量超过4位，只需调整nrows和ncols的数值即可扩展布局，灵活性很高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2003052