如何在Pandas中按年份批量展示全量数据的饼图？

看起来你搞反了饼图的维度哦！你当前的代码是按犯罪类型生成饼图（每个子图展示某类犯罪在所有年份的占比），但你想要的应该是每个年份对应一个饼图，展示当年各类犯罪的占比对吧？

关键问题分析 #

你的代码里循环的是df.columns（也就是三类犯罪），所以每个子图呈现的是某类犯罪在所有年份的分布。而我们需要循环的是df.index（每个年份），让每个子图展示该年份下三类犯罪的占比。

修正后的代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import math

# 你的DataFrame数据（直接复用你提供的内容）
data = {
    'assualt': [2988,6033,5924,5631,5875,7434,5673,5695,6099,7038,6671,6046,5496,5666,4933,4972,5328,5909,6067,6448,6355],
    'fraud': [11897,27660,28421,29539,30295,27141,27986,30070,26031,25845,21009,17768,18974,18458,14157,16849,18819,21915,21891,27390,25438],
    'robbery': [1212,2482,2418,2298,2481,1940,2053,1879,1903,1889,1736,1791,1934,1726,1748,1962,1762,1341,1354,1608,1822]
}
dates = ['1997-1998','1998-1999','1999-2000','2000-2001','2001-2002','2002-2003','2003-2004','2004-2005','2005-2006','2006-2007','2007-2008','2008-2009','2009-2010','2010-2011','2011-2012','2012-2013','2013-2014','2014-2015','2015-2016','2016-2017','2017-2018']
df = pd.DataFrame(data, index=dates)

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

# 动态计算子图布局：每行放4个饼图，自动计算所需行数
cols = 4
rows = math.ceil(len(df) / cols)

# 设置合适的画布尺寸，适配多行子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=cols, figsize=(16, 20))

# 循环遍历每个年份和对应的子图
for ax, year in zip(axes.flat, df.index):
    # 获取当前年份的三类犯罪数据
    year_data = df.loc[year]
    # 绘制饼图，标签为犯罪类型，显示百分比
    ax.pie(year_data, labels=year_data.index, autopct='%.2f%%', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=f'Year: {year}', aspect='equal')

# 隐藏多余的空白子图（当行数*列数大于年份数量时）
for ax in axes.flat[len(df):]:
    ax.axis('off')

# 添加统一图例，放在第一个子图左侧
axes[0, 0].legend(bbox_to_anchor=(-0.5, 0.5))

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

fig.savefig('yearly_crime_pies.png')
plt.show()

代码优化点说明 #

1. 动态布局：通过math.ceil(len(df)/cols)自动计算所需行数，不管年份数量多少都能适配布局，多余的空白子图会被隐藏。
2. 循环逻辑修正：把遍历对象从df.columns改成df.index，每个子图对应一个年份的行数据，精准匹配你的需求。
3. 样式调整：增大画布尺寸适配多行子图，用plt.tight_layout()解决元素重叠问题，让整体布局更整洁。

这样就能一次性展示所有年份的饼图，每个饼图都清晰呈现当年各类犯罪的占比啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Veera Balla Deva