数据可视化 循环饼图

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import to_datetime
#import datetime
%matplotlib notebook
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

data=pd.read_csv(r'附件.csv',engine='python')
data=data[data['销售日期']!=20150229]
data.head()
#data[data['销售日期']==20150229]

	顾客编号	大类编码	大类名称	中类编码	中类名称	小类编码	小类名称	销售日期	销售月份	商品编码	规格型号	商品类型	单位	销售数量	销售金额	商品单价	是否促销
0	0	12	蔬果	1201	蔬菜	120109	其它蔬菜	20150101	201501	DW-1201090311		生鲜	个	8.0	4.0	2.0	否
1	1	20	粮油	2014	酱菜类	201401	榨菜	20150101	201501	DW-2014010019	60g	一般商品	袋	6.0	3.0	0.5	否
2	2	15	日配	1505	冷藏乳品	150502	冷藏加味酸乳	20150101	201501	DW-1505020011	150g	一般商品	袋	1.0	2.4	2.4	否
3	3	15	日配	1503	冷藏料理	150305	冷藏面食类	20150101	201501	DW-1503050035	500g	一般商品	袋	1.0	6.5	8.3	否
4	4	15	日配	1505	冷藏乳品	150502	冷藏加味酸乳	20150101	201501	DW-1505020020	100g*8	一般商品	袋	1.0	11.9	11.9	否

sx=data[data['商品类型']=='生鲜']
yb=data[data['商品类型']=='一般商品']
sx_money=sx.groupby('销售日期',as_index=False)['销售金额'].sum()
yb_money=yb.groupby('销售日期',as_index=False)['销售金额'].sum()
#sx_money['销售日期'].head()
#print(yb_money['销售日期'].head())
sx_money['销售日期']=sx_money['销售日期'].astype("str")
yb_money['销售日期']=yb_money['销售日期'].astype("str")
yb_money['销售日期']=pd.to_datetime(yb_money['销售日期'],errors="raise")#忽略错误
sx_money['销售日期']=pd.to_datetime(sx_money['销售日期'],errors="raise")#二月数据有问题
#print(sx_money['销售日期'][0].date())
#print(type(sx_money['销售日期'][0]))
time=pd.date_range(start='20150101',end='20150430')
#len(time)
df=time.to_frame()
df=df.rename(columns={0:'销售日期'})#构造相同列
#print(type(df['销售日期'][0]))
sx_all=df.merge(sx_money,how="left")#合并？
yb_all=df.merge(yb_money,how="left")
yb_all=yb_all.fillna(0)
sx_all=sx_all.fillna(0)
x1=np.arange(1,121)
x2=np.arange(1,121)
#plt.figure(figsize=(8,4),dpi=100)
plt.plot(x1,sx_all['销售金额'],label='生鲜')
plt.plot(x2,yb_all['销售金额'],label='一般商品')
plt.xlabel('销售天数')
plt.ylabel('销售金额')
plt.legend()
plt.show()
plt.savefig('./f1.png')

GroupbyMonth=data.groupby(['销售月份','大类名称'],as_index=False)['销售金额'].agg({'销售金额':'sum'})
#GroupbyMonth=GroupbyMonth.sort_values(by='销售金额')
#print(GroupbyMonth)
li=[]
for i in range(4):
    j=i
    i=GroupbyMonth[GroupbyMonth['销售月份']==(201501+i)].sort_values(by='销售金额',ascending=False)
    i['占比']=i['销售金额']/i['销售金额'].sum()*100
    #print(i)
    i=i[:10]
    plt.figure()
    plt.pie(i['占比'],autopct='%.2f%%',labels=i['大类名称'])
    plt.title('第{}个月大类商品销售额占比'.format(j+1))
    plt.savefig('./{}.png'.format(j))
    #print(i)
    #li.append(i)

data=pd.read_csv(r'附件.csv',engine='python')
data=data[data['销售日期']!=20150229]
data.head()
#data[data['销售日期']==2