可视化

2024-06-01 22:31| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 🏳️‍🌈 1. 数据获取🏳️‍🌈 2. 数据可视化2.1 2019年各省市GDP柱状图(横向)2.2 2019年各省市GDP柱状图(纵向)2.3 2019年各省市GDP全国地图2.4 2001-2019年每年各省市GDP轮播图 🏳️‍🌈 3. 可视化项目源码+数据推荐阅读大家好，我是 👉 【Python当打之年】

本期我们利用Python可视化动态展示2001-2019年全国各省市GDP数据，涉及到pandas数据处理、pyechars数据可视化，希望对你有所帮助。

先看看效果：

在这里插入图片描述

🏳️‍🌈 1. 数据获取

数据来源：国家统计局官网（http://www.stats.gov.cn/）

在这里插入图片描述

可在线下载到本地，保存为csv或excel格式，用pandas进行读取。

import pandas as pd datas = pd.read_csv('2001-2019各省GDP数据.csv', encoding='gbk') 🏳️‍🌈 2. 数据可视化 2.1 2019年各省市GDP柱状图(横向)

默认缩放为横向缩放。

代码：

def get_gdp_bar1(datas): c = ( Bar() .add_xaxis(datas['地区'].values.tolist()) .add_yaxis('全国各省GDP(亿元)', datas['2019年'].values.tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2019年全国各省GDP(亿元)'), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_='inside')], ) .render('2019年全国各省GDP_Bar1.html') )

效果：

在这里插入图片描述

2.2 2019年各省市GDP柱状图(纵向)

调整缩放为纵向缩放。

代码：

def get_gdp_bar2(datas): sort_info = datas.sort_values(by='2019年', ascending=True) c = ( Bar() .add_xaxis(sort_info['地区'].values.tolist()) .add_yaxis('全国各省GDP(亿元)', sort_info['2019年'].values.tolist()) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2019年全国各省GDP(亿元)'), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, orient='vertical')], ) .render('2019年全国各省GDP_Bar2.html') )

效果：

在这里插入图片描述

2.3 2019年各省市GDP全国地图

地图显示时注意需要对表格中地区数据做去除后缀处理，即将省、市、自治区等去掉，否则无法显示。

代码：

def get_gdp_map1(datas): datas['地区'].replace(regex=True, inplace=True, to_replace=['省', '市', '维吾尔自治区', '回族自治区', '壮族自治区', '自治区'], value=r'') map = ( Map() .add('全国各省GDP(亿元)', datas[['地区', '2019年']].values.tolist(), 'china') .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2019年全国各省GDP(亿元)'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000), ) ) map.render('2019年全国各省GDP_Map.html')

效果：在这里插入图片描述默认图例为colorbar。

2.4 2001-2019年每年各省市GDP轮播图

修改图例（分段）、增加时间序列。

代码：

def get_gdp_map2(datas): datas['地区'].replace(regex=True, inplace=True, to_replace=['省', '市', '维吾尔自治区', '回族自治区', '壮族自治区', '自治区'], value=r'') tl = Timeline() # 播放的速度，单位毫秒（ms） tl.add_schema(play_interval=300, symbol='emptydiamond') for i in range(2001, 2020): map0 = ( Map() .add('全国各省GDP(亿元)', datas[['地区', str(i) + '年']].values.tolist(), 'china') .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='{}年全国各省GDP(亿元)'.format(i)), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000,is_piecewise=True), ) ) tl.add(map0, '{}年'.format(i)) tl.render('2001-2019年全国各省GDP.html')

效果：在这里插入图片描述 symbol参数：标记图形，可根据需要设置’circle’, ‘rect’, ‘roundRect’, ‘triangle’, ‘diamond’, ‘pin’, ‘arrow’ 等。

🏳️‍🌈 3. 可视化项目源码+数据

网盘： https://pan.baidu.com/doc/share/Olj4d~aKuXT7AF0cq01MrQ-437060019167360 提取码： pyra

以上就是本期为大家整理的全部内容了，赶快练习起来吧，原创不易，喜欢的朋友可以点赞、收藏也可以分享让更多人知道哦

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