Nyní si zkus vytvořit donut chartprstencový graf. Tento graf je "příbuzným" pie chartkoláčového grafu, ale s tím rozdílem, že méně zkresluje hodnoty, které jsou v něm obsaženy. seaborn tento typ grafu nemá naprogramovaný, vyzkoušíme tedy matplotlib. Proto do svého notebooku přidej řádek s jeho importem.
import matplotlib.pyplot as plt
Vyzkoušíme si pomocí prstencového grafu zobrazit poměr výživných látek, a to konkrétně pro čokoládu s fdc_id 885174. Vytvoř tedy tabulku data_pie_plot (použij prosím tento název, aby ti fungovalo doplnění do kódu níže), do které ulož z tabulky food_merged_brands řádky z fdc_id rovné 885174 (tmavá čokoláda s pistáciemi). Dále ponech v tabulce pouze řádky, které ve sloupci nutrient_name mají hodnotu z následujícího seznamu. Jinak totiž hrozí, že bychom některé výživné látky měli započítané dvakrát (např. protože vláknina a cukr patří mezi karbohydráty).
["Carbohydrate, by difference", "Total lipid (fat)", "Protein", "Potassium, K", "Iron, Fe", "Calcium, Ca"]
Aby graf nebyl zkreslený, je potřeba převést všechna data na stejné jednotky, např. na grafy. To uděláme ve třech krocích.
Využijeme strukturu označovanou jako dictslovník, do které vložíme dvojice hodnot: označení jednotky a číslo, kterou bychom každou jednotku rádi násobili. Abychom převedli jednotky na grafy, budeme miligramy násobit číslem 0.001. Poté použijeme pro sloupec unit_name metodu map. Tato metody na základě hodnoty ve sloupci unit_name vybere hodnotu ze slovníku, např. pokud je ve sloupci unit_name hodnota MG, metoda vybere hodnotu 0.001. Nakonec vynásobíme mezi sebou sloupci amount a coefficient, takže ve sloupci amount máme hodnotu v gramech.
# Definujeme převodní koeficienty pro jednotky hmotnosti (z miligramů na gramy)
coefficient = {"G": 1, "MG": 0.001}
# Vytvoříme nový sloupec "coefficient" s koeficienty na základě jednotky ve sloupci "unit_name"
data_pie_plot["coefficient"] = data_pie_plot["unit_name"].map(coefficient)
# Přepočítáme množství živin na gramy pomocí koeficientů
data_pie_plot["amount"] = data_pie_plot["amount"] * data_pie_plot["coefficient"]
Nyní pokračujme s tvorbou grafu. Při práci s matplotlib často začínáme tím, že vytvoříme grafickou plochu a osu pro kreslení. Do osy totiž budeme chtít vložit graf a legendu a chceme, aby byly pohromadě.
fig, ax = plt.subplots()
Vykreslíme koláčový graf s množstvím jednotlivých živin. Jako první parametr vlož sloupec (sérii) amount z tabulky data_pie_plot. Parametr wedgeprops je opět slovník, pomocí kterého určujeme "šířku" prstence. Nyní již můžeš graf vykreslit, zkus tedy experimentovat s různými hodnotami šířky prstence, tj. místo 0.3 zkus 0.2 nebo 0.1.
ax.pie(__________, wedgeprops={"width": 0.3})
Nyní přidáme legendu s názvy živin, umístěnou vlevo od středu grafu. Jako první parametr, tj. texty legendy, vlož sloupec nutrient_name z tabulky data_pie_plot. Parametr loc určuje, kde se bude legendy nacházet. Parametry loc="center left" a bbox_to_anchor=(1, 0.5) umístí legendu vlevo od středu a mimo osu grafu.
ax.legend(__________, loc="center left", bbox_to_anchor=(1, 0.5))
Nakonec nastav nadpis grafu. Pomocí metody ax.set_title nastav nadpis, do volání metody vlož nadpis, který by se ti pro graf líbil.