此次我们制作的是关于护肤品下的畅销品类雷达图，数据如下：

数据预览：

一、代码展示

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
adress="D:/pandas练习文件/雷达图.xlsx"
df=pd.read_excel(adress)
print(df)
# 数据包含彩妆和护肤品两类，获取护肤品数据
护肤品=df.loc[df.大类=="护肤品",:]
#获取数据后充值索引，方便下面的闭环操作选中数据第一个
护肤品.reset_index(drop=True,inplace=True)
#将x,y轴数据和角度获取到
小类=护肤品["小类"]
销量=护肤品["销量"]
角度=np.linspace(0,2*np.pi,len(小类),endpoint=False)#注意角度获取方式
#进行闭环操作，运用np.concatenate
#必须要注意双层括号(())和后面选中第一个值外面套一个中括号[销量[]]
小类=np.concatenate((小类,[小类[0]]))
销量=np.concatenate((销量,[销量[0]]))
角度=np.concatenate((角度,[角度[0]]))
#创建图，注意这里一定要写jpg=，否则写plt的话下面的set_thetagrids无法运行
jpg=plt.subplot(111,polar=True)
jpg.plot(角度,销量,'bo-')
jpg.fill(角度,销量,'b',alpha=0.3)
#将雷达图中的角度值替换成想要的数据文字
jpg.set_thetagrids(角度*180/np.pi,小类)
plt.title('护肤品畅销品类')
plt.show()

二、具体步骤分解

1.导入相关包并读取表格数据

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
adress="D:/pandas练习文件/雷达图.xlsx"
df=pd.read_excel(adress)

2.运用loc获取所需的护肤品数据

护肤品=df.loc[df.大类=="护肤品",:]

3.重置数据索引

 

护肤品.reset_index(drop=True,inplace=True)

如果不重置索引的话不方便闭环操作中选取第一个数据这一操作 

4. 获取雷达图所需数据

小类=护肤品["小类"]
销量=护肤品["销量"]

5.设置角度 （运用np.linspace）

角度=np.linspace(0,2*np.pi,len(小类),endpoint=False)

注：np.pi是指圆周率Π，也就是180°，2*np.Π也就是360°

6. 进行闭环操作

#必须要注意双层括号(())和后面选中第一个值外面套一个中括号[销量[]]
小类=np.concatenate((小类,[小类[0]]))
销量=np.concatenate((销量,[销量[0]]))
角度=np.concatenate((角度,[角度[0]]))

7.创建雷达图

（1）雷达图初创

jpg=plt.subplot(111,polar=True)

注意：这里一定要写jpg=，如果直接写plt.subplot(111,polar=True)的话下面的set_thetagrids无法运行 

(2) 填入数据

jpg.plot(角度,销量,'bo-')

“bo-” 解释：b是设置点线的颜色，是blue的缩写，o是点的样式，-是指用线连接各个点

（3）填充

jpg.fill(角度,销量,'b',alpha=0.3) 

（4） 将雷达图中的角度值替换成想要的数据文字

jpg.set_thetagrids(角度*180/np.pi,小类)

（5） 标题

plt.title('护肤品畅销品类')

（6）

plt.show()

三、效果图展示