Matplotlib饼图数值与Pandas DataFrame中数值不符的原因排查

你遇到的饼图标注和DataFrame原始数值不符的问题，主要有两个核心原因：

1. 浮点数精度误差 #

计算机以二进制存储浮点数，部分十进制小数（比如15.04、12.82这类）无法被精确表示，会存在微小的精度损失。当Matplotlib计算饼图的占比、角度并转换回百分比标注时，这些累积的微小误差会导致最终四舍五入到两位小数后，和原始数值出现细微差异（比如52.75变成52.76）。

2. Matplotlib饼图的默认计算逻辑 #

pie函数的autopct参数默认显示的是每个数值占所有输入数值总和的百分比，而非直接显示你传入的原始数值。如果你的原始数据总和不是严格的100%（比如你提供的数据总和是96.88%），那标注的百分比会是该数值在总和中的占比，而非原始的百分比数值。

解决方法 #

如果你想让标注严格显示原始的百分比数值，可以自定义autopct函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = {
    'Região': ['NORTE', 'SUDESTE', 'NORDESTE', 'CENTRO OESTE', 'SUL'],
    'PNT "Real" sobre mercado BT (%)': [52.75, 15.04, 12.82, 8.23, 8.04]
}
data = pd.DataFrame(data)
data.set_index('Região', inplace=True)

# 自定义标注函数
def show_original_value(values):
    def formatter(pct):
        # 根据占比找到对应的原始数值
        idx = int(pct / 100 * len(values))
        return f'{values[idx]:.2f}%'
    return formatter

plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
fig, ax = plt.subplots()
ax.patch.set_edgecolor('black')  
ax.patch.set_linewidth(1) 
ax.pie(
    data['PNT "Real" sobre mercado BT (%)'].values, 
    textprops={'size': 'smaller'}, 
    labels=data.index, 
    autopct=show_original_value(data['PNT "Real" sobre mercado BT (%)'].values),
    wedgeprops={'edgecolor':'black'}
)
ax.axis('equal')
plt.show()

如果你的目标是让饼图占比严格对应原始百分比，需要确保原始数据总和为100%，或者在Matplotlib 3.3及以上版本中设置normalize=False（关闭自动归一化）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Murilo