почему не получилось правильное процентное соотношение на графике p ie с помощью matplotlib?

Question

Я разочарован процентным соотношением на графике p ie. Я не знаю почему, но процент был неверным на графике p ie. Я думаю, что функция построения графика неправильно поняла данные построения, а затем дала мне неправильное процентное значение на графике p ie. в чем была проблема? как это исправить? Любая идея?

моя попытка и минимальные данные

вот минимальные данные на публике c гист .

моя попытка :

 import pandas as pd

df=pd.read_csv('piechart.csv', encoding='utf-8')
labels = tuple(df.index)
total_sum = df['qty1_sum'].sum()
sizes=[58, 50, 66, 53, 48, 48, 34, 49, 59, 48]

fig1, ax1 =plt.subplots(figsize=(12,8))
pie = ax1.pie(sizes, wedgeprops=dict(width=0.8),  autopct= '%1.1f%%',shadow=True, startangle=90, textprops={'fontsize': 12})
tot_sum=str(total_sum) + '\n Metric Tons'
ax1.text(0., 0., tot_sum, horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
ax1.axis('equal')
ax1.set(title="top 10 country by export")
ax1.set_axis_off()
ax1.legend(pie[0],top10_cty, loc="upper right", fontsize=20, bbox_to_anchor=(1.25, 1.25))
plt.show()

когда я запускаю свой код, процент каждой страны был неправильным, например, в Японии должно быть 29%, но в моем попытке кода это дало мне 11% ценность. Почему? как решить эту проблему? где источник этой проблемы? любое быстрое решение? спасибо

почему я настаиваю на том, что процент неверный

Я вручную рассчитал процент для каждой страны, а в p ie процентное значение на диаграмме было неверным. Я не знаю почему. Любая идея, чтобы найти источник проблемы? спасибо

Answer 1

В Японии должно быть 29,97%, округленное до одного десятичного знака до 30,0%.

Основная проблема заключается в том, что код использует фиксированный список sizes=[58, 50, ...] вместо использования значений из кадра данных.

Заполнение правильных столбцов для использования для диаграммы p ie и для меток:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('piechart.csv', encoding='utf-8')
total_sum = df['qty1_sum'].sum()

fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 8))
pie = ax1.pie(df['qty1_sum'], wedgeprops=dict(width=0.8), autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90,
              textprops={'fontsize': 12})
tot_sum = str(round(total_sum)) + '\nMetric Tons'
ax1.text(0., 0., tot_sum, horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
ax1.axis('equal')
ax1.set(title="top 10 country by export")
ax1.set_axis_off()
ax1.legend(pie[0], df['cty_ptn'], loc="upper right", fontsize=20, bbox_to_anchor=(1.25, 1.25))
plt.tight_layout()
plt.show()