这篇文章主要介绍了python基于plotly实现画饼状图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
代码
import pandas as pd import numpy as np import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go path = '/home/v-gazh/PycharmProjects/us_data/limit_code.csv' df = pd.read_csv(path) df.set_index(['code'], inplace=True) # ST 占比 total_count = len(df) st_count = len(df[df['isST']==1]) print(f'禁投池总数:{total_count}') print(f'禁投池中ST个数:{st_count}') # f'禁投池中ST个数:{}' # 成分股占比 sz50_count = len(df[df['isSz50']==1]) print(f'禁投池中上证50个数:{sz50_count}') hs300_count = len(df[df['isHs300']==1]) print(f'禁投池中沪深300个数:{hs300_count}') zz500_count = len(df[df['isZz500']==1]) print(f'禁投池中中证500个数:{zz500_count}') # 退市占比 outdate_count = len(df['outDate'].dropna()) print(f'禁投池中退市股票个数:{outdate_count}') # 非股票 not_stock = len(df[df['type']!=1]) print(f'禁投池中非股票个数:{not_stock} 【SZ006415 为基金:F006415 | SZ000000 代码错误】') # 次新股 delta_df = pd.DataFrame((pd.to_datetime(df['date']) - pd.to_datetime(df['ipoDate']))) new_stock = len(delta_df[delta_df[0] < pd.Timedelta('365 days')]) # 上市不满一年为次新股 print(f'禁投池中次新股个数:{new_stock}') # 市值小于30亿的股票 maketValue = len(df[df['maketValue'] < 3000000000]) print(f'市值小于30亿股票个数:{maketValue}') # 画图 labels = ['股票总数', 'ST股票', '深证50', '沪深300', '中证500', '退市股票', '非股票', '次新股', '小市值'] values = [total_count, st_count, sz50_count, hs300_count, zz500_count, outdate_count, not_stock, new_stock, maketValue] trace = go.Pie(labels=labels, values=values,textfont=dict(size=15),) py.iplot([trace], filename='basic_pie_chart')
注:上面代码中,起主要作用的主要是
# 画图 labels = ['股票总数', 'ST股票', '深证50', '沪深300', '中证500', '退市股票', '非股票', '次新股', '小市值'] values = [total_count, st_count, sz50_count, hs300_count, zz500_count, outdate_count, not_stock, new_stock, maketValue] trace = go.Pie(labels=labels, values=values,textfont=dict(size=15),) py.iplot([trace], filename='basic_pie_chart')
values = [total_count, st_count, sz50_count, hs300_count, zz500_count, outdate_count, not_stock, new_stock, maketValue]
values 列表里的内容为int数值,对应上面的labels
图示
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年10月06日
2024年10月06日
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]