本文使用pyecharts中的时间轴组件（Timeline）和组合图（Grid）展示不同时间的图形变化，使用时可根据实际情况进行调整。使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表，其中时间轴组件（Timeline）是常用的组件之一，可以用于展示一段时间内的数据变化情况。案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.9 版本 。

时间轴通常由时间坐标轴和数据图表组成，可以按照时间顺序展示数据的变化趋势，帮助用户更清晰地了解数据的演变过程和趋势，依据时间顺序，把一方面或多方面的事件串联起来，形成相对完整的记录体系，再运用图文的形式呈现给用户；时间轴可以运用于不同领域，最大的作用就是把过去的事物系统化、完整化、精确化。

pandas：是一个数据处理库，提供了丰富的数据结构和函数，用于处理和分析结构化数据。pandas 可以读取和写入各种数据格式，如 CSV、Excel、SQL 数据库、HTML、JSON 等，并提供了数据清洗、数据转换、数据分组、数据透视、数据聚合等常用操作。

Timeline:是一个基于 Python 的时间轴可视化库，用于创建时间线图。时间线图通常用于展示时间序列数据或事件的时间顺序，如历史事件、项目进度、社交媒体趋势等。Timeline 提供了多种样式和配置选项，可以创建漂亮和个性化的时间线图。

Grid:是一个用于布局多个图表的容器。Grid 可以将多个图表排列在一起，使它们在同一个页面上展示，并具有良好的视觉效果。

opts:用于设置图表的各种属性和配置项。opts对象是pyecharts中非常重要的一个概念，可以用于设置图表的样式、数据、标签、坐标轴、背景等各种属性，从而使得图表能够更加地符合用户的需求。

由于该数据集过大不方便演示，所以只选取数据集的前300条进行可视化。数据具体内容，如图3-1所示。

根据采集时间和厂商进行分组，根据销量进行求和，存给变量result。如图4-1所示。

从上一步筛选数据的的结果中，用levels方法选取第一列并转为列表，存给变量day_list。如图4-2所示。

在画图时，我们需要根据日期绘制图形，所以需要按日期筛选后，构造成新的表格。使用contains方法筛选日期后构造，这里我们先采用“2012-01”进行测试。如图4-4所示。

编写可视化函数，传入时间和颜色作为参数。

第一步：构造新表格。在构造新表格时，把传进来的day作为参数，筛选不同的时间存为表格对象。

第二步：绘制图形。绘制柱形图时，x轴和y必须转为列表格式；绘制饼图，由于饼图比较特殊，所以在设置center = [‘70%’,‘45%’]这个参数时，需要根据组合图的位置进行修改。

第三步：添加图形到组合图。添加时第一个图形必须要有x轴和y轴，否则会报错。

测试函数时，传入时间和颜色两个参数，使用变量grid来接收函数的返回结果，并使用render_notebook()方法渲染出来。测试结果如下图5-1所示。

图5-1·测试函数结果

1.创建时间轴对象。在数据可视化中创建一个时间轴组件，用于展示一段时间内的数据变化情况。

2.设置大小以及展示的样式。

3.使用zip方法循环使用函数把不同日期的图渲染出来。

总的来说，时间轴组件（Timeline）和组合组件（Grid）是 Pyecharts 中非常实用的两个组件，它们可以帮助我们更好地展示时间序列数据和多个图表的组合。通过上述示例代码，我们可以快速上手使用这两个组件，并实现各种不同的数据可视化效果。