24.综合案例-柱状图

数据可视化-动态柱状图

基础柱装图

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts

# 使用Bar构建基础柱状图
bar = Bar()

# 添加x轴的数据
bar.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])

# 添加y轴数据
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))  # xy轴反转后，标签放到最后侧

# 反转X轴和y轴
bar.reversal_axis()

# 绘图
bar.render("./bak/基础柱状图.html")

'd:\\git-python\\bak\\基础柱状图.html'

创建时间线柱状图

Timeline()-时间线

柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中 [有多少？] 这个问题，这是柱状图的主要特点，同时柱状图很难动态的描述一个趋势性的数据

如果说一个Bar、Line对象是一张图表的话，时间线就是创建一个一维的轴，轴上每一个点就是一个图表对象

from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts
from pyecharts.globals import ThemeType

# 使用Bar构建基础柱状图
bar1 = Bar()
# 添加x轴的数据
bar1.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
# 添加y轴数据
bar1.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))  # xy轴反转后，标签放到最后侧

bar2 = Bar()
bar2.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar2.add_yaxis("GDP", [60, 40, 20], label_opts=LabelOpts(position="right"))  # xy轴反转后，标签放到最后侧

bar3 = Bar()
bar3.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"])
bar3.add_yaxis("GDP", [80, 50, 30], label_opts=LabelOpts(position="right"))

# 构建时间线对象
timeline = Timeline({"theme": ThemeType.ROMA})

# 反转X轴和y轴
bar1.reversal_axis()
bar2.reversal_axis()
bar3.reversal_axis()

# 在时间线内添加柱状图对象
timeline.add(bar1, "点1")
timeline.add(bar2, "点2")
timeline.add(bar3, "点3")

# 设置自动播放
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,    # 自动播放的时间间隔，单位毫秒
    is_timeline_show=True,   # 是否在自动播放的时候，显示时间线
    is_auto_play=True,   # 是否自动播放
    is_loop_play=True    # 是否循环自动播放
)

# 绘图
timeline.render("./bak/基础时间线柱状图.html")

'd:\\git-python\\bak\\基础时间线柱状图.html'

列表的sort方法

列表.sort(key=选择排序依据的函数, reverse=True|False) # sorted可以对数据容器进行排序，但对函数排序使用sort方法

参数key，是要求传入一个函数，表示将列表的每一个元素都传入函数中，返回排序的依据
参数reverse，是否反转排序结果，True表示降序，False表示升序

# 带名函数形式
my_list = [["a", 33], ["b", 55], ["c", 11], ["d", 66]]

# 定义排序方法
def choose_sort_key(element):
    return element[1]

# 将元素传入choose_sort_key函数中，用来确定按照谁来排序
my_list.sort(key=choose_sort_key, reverse=True)
print(my_list)

[['d', 66], ['b', 55], ['a', 33], ['c', 11]]

# 匿名lambda形式
my_list = [["a", 33], ["b", 55], ["c", 11], ["d", 66]]
my_list.sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)
print(my_list)

[['d', 66], ['b', 55], ['a', 33], ['c', 11]]

GDP动态柱状图实例

需求分析

GDP数据处理为亿级
有时间轴，按照年份为时间轴的点
x轴和y轴反转，同时每一年的数据只要前8名国家
有标题，标题的年份会动态更改
设置了主题为LIGHT

from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType

# 读取数据
f = open("./bak/1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()
print(data_lines)
f.close()

# 删除第一行数据
data_lines.pop(0)
print(data_lines)

# 装数据转换为以年份为key的字典存储
data_dict = {}
for i in data_lines:
    year = int(i.split(",")[0])   # 年份
    country = i.split(",")[1]     # 国家
    gdp = float(i.split(",")[2])   # gdp数据，科学计算法转为数字

    # 如何判断字典里有没有指定的key？
    try:
        data_dict[year].append([country, gdp])
    except KeyError:
        data_dict[year] = []
        data_dict[year].append([country, gdp])
print(data_dict)

# 排序年份
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
print(sorted_year_list)

# 添加时间线
timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT})

for year in sorted_year_list:
    data_dict[year].sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)
    # 取出本年份GDP前8名的国家
    year_data = data_dict[year][0:8]
    x_data = []
    y_data = []
    for country_gdp in year_data:
        x_data.append(country_gdp[0])    # x轴添加国家数据
        y_data.append(country_gdp[1] / 100000000)    # y轴添加GDP单位亿级数据

    # 构建柱状图
    bar = Bar()
    x_data.reverse()   # x轴数据反转
    y_data.reverse()   # y轴数据反转  GDP数值更高的在上面
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))

    # 反转x轴和y轴
    bar.reversal_axis()

    # 设置每一年的图表的标题
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前八GDP数据")
    )

    # 时间线添加数据
    timeline.add(bar, str(year))

# 设置自动播放
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,    # 自动播放的时间间隔，单位毫秒
    is_timeline_show=True,   # 是否在自动播放的时候，显示时间线
    is_auto_play=True,   # 是否自动播放
    is_loop_play=True    # 是否循环自动播放
)

# 绘图
timeline.render("./bak/全球GDP前八国家时间线柱状图.html")

['year,GDP,rate\n', '1960,美国,5.433E+11\n', '1960,英国,73233967692\n', '1960,法国,62225478000\n'...省略...
[1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

'd:\\git-python\\bak\\全球GDP前八国家时间线柱状图.html'