如何让Matplotlib饼图标签与DataFrame的对应数值正确匹配？

问题根源：combined_df.groupby(['Continent'])['total_consumption'].sum()返回的是按大陆名称排序后的求和结果，而combined_df['Continent'].unique()返回的是大陆在原数据中首次出现的顺序，两者顺序不一致，导致标签和对应扇区错位。

修正后的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 先计算分组求和数据，确保索引与数值一一对应
continent_consumption = combined_df.groupby(['Continent'])['total_consumption'].sum()
# 爆炸扇区的顺序要与分组后的索引顺序一致（此处对应Asia扇区爆炸）
explode = [0, 0.1, 0, 0, 0, 0]
palette_color = sns.color_palette('pastel')

# 直接使用分组结果的索引作为标签，保证顺序匹配
fig, _ = plt.pie(continent_consumption, 
                 colors=palette_color,
                 labels=continent_consumption.index,
                 explode=explode, 
                 autopct='%.0f%%', 
                 labeldistance=0.9)
plt.show()

说明：

• 先将分组求和结果存入变量continent_consumption，它的索引就是大陆名称，且与对应求和值严格对应
• 用continent_consumption.index作为labels参数，彻底解决标签与扇区错位的问题
• 确认explode的顺序和分组后的索引顺序匹配（根据你给出的数值顺序，explode[1] = 0.1对应Asia，是正确的）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Taf Chan