超初心者です。CSVから取り込んだデータの1列のみを円グラフにしたい。

Question

前提・実現したいこと

KaggleよりダウンロードしたCSVデータの中の'type'という列があり、データは'conventional'と'organic'の2つの値があり'type'列のデータ数は、18,248個あります。
この2つ値の割合を円グラフにて比率を見たいのですが、円グラフの作成ができません。。。どなたかお助けください。

環境：JupyterLabo

#下記のライブラリをインポート
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#CSVの読み込みは問題なく行えてます。
df = pd.read_csv(data, encoding="UTF-8")

#下記のようにカラム名を指定し、円グラフを作成
df_pie = df['type']
label = ['conventional','organic' ]
plt.pie(df_pie=value, labels=label)
plt.show()

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-9e5ca7338c41> in <module>
      1 df_pie = df['type']
      2 label = ['conventional','organic' ]
----> 3 plt.pie(df_pie=value, labels=label)
      4 plt.show()

TypeError: pie() got an unexpected keyword argument 'df_pie'

試したこと

いろんなサイトで色な方法で円グラフを試しましたが、その度エラーが出てしまいます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

matplotlib.pyplot.pieをみると、xに配列を、labelsにラベルを入れろとあるので、plt.pie(df_pie=value, labels=label)を正しく書くとplt.pie(x=df_pie, labels=label)になると思います。

そして、ValueError: could not convert string to float: 'conventional'に関しては、
・type列が数値だと円グラフ出る

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({"type":[10,20]})
label = ['conventional','organic' ]
plt.pie(x=df["type"], labels=label)
plt.show()

・type列が文字列だとエラー出る
というわけで、dataframeのtype列が、文字列のものを指定してしまっているのではないでしょうか。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({"type":['conventional','organic' ]})
label = ['conventional','organic' ]
plt.pie(x=df["type"], labels=label)
plt.show()

# ValueError: could not convert string to float: 'conventional'

Comments

[chy09]

ご回答ありがとうございました。こちら上手くいきました。

Answer 2

そのままのデータの羅列ではグラフ化できないので、まず、plotするための数値を求めないといけないです。
個数を数えるか、割合を計算すればいいですが、それにはDataFrame.value_counts()を使います。
(グラフの形は、個数でも割合でも同じになるはずです。)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv(data, encoding="UTF-8")

# value_counts()でtype列の各値の個数を数える
type_counts = df['type'].value_counts()
## normalize=Trueでやると割合が求められる
# type_counts = df['type'].value_counts(normalize=True)

plt.pie(type_counts, labels=type_counts.index)
plt.show()

Answer 3

エラーメッセージに書かれているとおりで、plt.pieにdf_pieなどというパラメータはないのでエラーとなっているのでしょう。素直にマニュアル通りにやってみればいいと思うのですが。

https://pythondatascience.plavox.info/matplotlib/%E5%86%86%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95

Comments

[chy09]

ご回答ありがとうございます。こちらでも試したのですが、別のエラーが出てしまいます。
x = df['type']
label = ['conventioal','organic']
plt.pie(x, labels=label)

とすると、ValueError: could not convert string to float: 'conventional'と表示されます。ラベル名をNoneにしても同じエラーが出てしまいます。。。
plt.show()

[KojiDoi]

xの先頭行に実データではなく項目名（conventonal）が入っていたりしませんか。

[chy09]

ありがとうございます。上手く表示できました。