如何使用布尔值筛选DataFrame并绘制过滤数据的分类占比饼图

你原有代码存在变量名不统一的小问题：定义的筛选变量为filter，后续打印时调用了不存在的filtered_1，调整后引入matplotlib绘图库即可实现需求，完整可运行代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 解决matplotlib中文显示乱码问题，Windows环境可直接使用，其他系统可替换为对应中文字体名
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 原始数据集构造
data = {'City': ['KUMASI', 'ACCRA', 'ACCRA', 'ACCRA', 'KUMASI', 'ACCRA', 'ACCRA', 'ACCRA', 'ACCRA'], 'Building': ['Commercial', 'Commercial', 'Industrial', 'Commercial', 'Industrial', 'Commercial', 'Commercial', 'Commercial', 'Commercial'], 'LPL': ['NC', 'C', 'C', 'C', 'NC', 'C', 'NC', 'NC', 'NC'], 'Lgfd': ['NC', 'C', 'C', 'C', 'NC', 'C', 'NC', 'NC', 'C'], 'Location': ['NC', 'C', 'C', 'C', 'NC', 'C', 'C', 'NC', 'NC'], 'Hazard': ['NC', 'C', 'C', 'C', 'NC', 'C', 'C', 'NC', 'NC'], 'Inspection': ['NC', np.nan, np.nan, np.nan, 'NC', 'NC', 'C', 'C', 'C'], 'Name': ['Zonal', 'In Prog', 'Tullow Oil', 'XGI', 'Food Factory', 'MOH', 'EV', 'CSD', 'Electroland'], 'Air Termination System': ['Vertical Air Termination', 'Vertical Air Termination', 'Vertical Air Termination', 'Early Streamer Emission', 'Vertical Air Termination', 'Vertical Air Termination', 'Vertical Air Termination', 'Vertical Air Termination', 'Early Streamer Emission'], 'Positioned Using': ['Highest Points', 'Software', 'Software', 'Software', 'Highest Points', np.nan, np.nan, 'Rolling Sphere Method', 'Software']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算两类数据的行数
both_c_count = len(df[(df["LPL"] == "C") & (df["Hazard"] == "C")])
other_count = len(df) - both_c_count
count_list = [both_c_count, other_count]
label_list = ['LPL和Hazard均为C', 'LPL和Hazard不同时为C']

# 绘制饼图：autopct参数控制百分比显示格式，保留1位小数
plt.pie(count_list, labels=label_list, autopct='%1.1f%%')
# 确保饼图为正圆形
plt.axis('equal')
# 添加图标题
plt.title('两类数据占总样本比例')
# 显示图像
plt.show()

参数说明 #

• autopct='%1.1f%%'：设置饼图上显示的百分比格式，可根据需求调整小数位数，比如改为%1.0f%%就是只显示整数百分比
• plt.rcParams相关配置：仅用于解决中文标签乱码问题，如果你不需要显示中文或者运行环境不需要可以删除该部分代码

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