Python利用matplotlib绘制圆环图(环形图)的实战案例
本文详细介绍如何使用Python的matplotlib库绘制圆环图（Donut Chart）。文章从圆环图与饼图的对比入手，通过空气质量评级数据展示实战案例，深入解析wedgeprops、startangle及text等关键参数的用法，并提供完整代码与效果演示，帮助读者掌握多环对比与内部标注技巧。
2026-10-15
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本文详细介绍如何使用Python的matplotlib库绘制圆环图（Donut Chart）。文章从圆环图与饼图的对比入手，通过空气质量评级数据展示实战案例，深入解析wedgeprops、startangle及text等关键参数的用法，并提供完整代码与效果演示，帮助读者掌握多环对比与内部标注技巧。
本文介绍如何使用Python和pandas编写命令行脚本处理Excel文件。内容包括封装logging日志模块、接收操作目录、检测并读取唯一Excel文件、自动备份、异常处理、动态添加列以及进度展示与阶段保存等实用技巧，帮助开发者高效完成数据批量处理任务。
本文深入解析Pandas库中的query()方法，通过Titanic数据集演示如何替代传统的方括号索引进行更简洁的数据筛选。涵盖字符串匹配、变量引用、多条件组合、缺失值处理、索引查询及列间比较等核心用法，帮助开发者提升数据处理效率。
本文详细解析Python Pandas中DataFrame的索引机制，涵盖行索引与列索引的定义及自定义方法。重点介绍通过方括号、.loc()及.iloc()进行单列、多列及特定行数据的选取技巧，区分Series与DataFrame返回类型，帮助开发者高效处理表格数据。
本文详细介绍Pandas中查看和转换数据类型的核心方法。通过df.dtypes、df.shape及df.info()快速获取数据框的维度、列名、非空计数及内存占用等关键信息。重点讲解df.astype()函数的多种用法，包括全局转换、指定列转换及索引类型转换，并深入解析object类型的特殊性及其清洗策略，帮助开发者高效处理数据格式问题。
本文详细介绍Pandas中df.sort_index()函数的使用方法，包括默认的升序排列及通过ascending=False实现降序排序。同时讲解df.reindex()如何自定义行和列的索引顺序，涵盖axis参数及具体代码示例，帮助开发者高效管理DataFrame数据顺序。
本文深入解析Pandas中sort_values()函数的核心用法，涵盖by、axis、ascending等关键参数的配置细节。通过Series与DataFrame的实例演示，展示单列、多列及混合升降序的排序技巧，并补充处理缺失值、原地修改及索引重置等高级操作，帮助开发者高效实现数据排序需求。
本文详细介绍Pandas库中df.dropna()函数的使用方法，涵盖axis、how、thresh、subset及inplace等核心参数的具体含义与操作示例。通过代码演示整行整列删除、条件过滤及原地修改等常见场景，帮助开发者高效处理数据中的空值。
本文介绍如何使用Python和Pandas库，对Excel原始数据进行统计分析。通过基础语法实现累计和、最大回撤、连续正确/错误次数及对应值的计算逻辑，并将结果保存回Excel文件，帮助开发者掌握数据处理的基本流程。
本文介绍如何在pandas中提取Timestamp对象的日期部分，以及处理非数值日期属性的方法。通过调用.date()获取纯日期，或将字符串类型的日期列拆分为年、月、日单独列，以便直接输入机器学习模型进行数据挖掘。
本文介绍Python中NumPy数组与Pandas DataFrame之间的相互转换方法。内容包括将NumPy数组转换为DataFrame，以及将DataFrame转换为NumPy数组的三种常用方式：values方法、as_matrix()方法和np.array()函数，帮助开发者在数据分析时灵活处理两种数据结构。
本文详细介绍pandas中DataFrame.agg()聚合函数的使用方法。通过对比numpy聚合函数，解析func参数的多种格式（函数、列表、字典），并演示如何在指定轴上执行单个或不同列的多重聚合操作，包括处理NaN填充的逻辑。
