作者:Python进阶者
来源:Python爬虫与数据挖掘
前几天有个粉丝【Lethe】问了一道Pyecharts可视化的问题,如下图所示。
后来原始数据和代码都给到了,需要帮忙看看。
下面是她自己的代码,如下所示:
# 可视化部分 import pandas as pd from pyecharts.charts import Map, Page from pyecharts import options as opts # 设置列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 打开文件 df = pd.read_excel('D:python-basepython实训项目文档国内疫情统计表1.xlsx')
locations = [location for location in df['省']]
values = [value for value in df['当前确诊']]
datas1 = list(zip(locations, values))
data2 = df['省']
data2_list = list(data2) # print(data2_list) data3 = df['当前确诊']
data3_list = list(data3) # print(data3_list) data4 = df['疑似确诊']
data4_list = list(data4)
data5 = df['累计确诊']
data5_list = list(data5)
data6 = df['死亡人数']
data6_list = list(data6)
data7 = df['治愈人数']
data7_list = list(data7)
a = (
Map()
.add("当前确诊", datas1, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100),
)
)
b = (
Map()
.add("疑似确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
c = (
Map()
.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
d = (
Map()
.add("死亡人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data6_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
e = (
Map()
.add("治愈人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data7_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(
a,
b,
c,
d,
e,
) # 先生成render.html文件 page.render() # 完成上一步之后把 page.render()这行注释掉 # 然后循行这下面 '''
Page.save_resize_html("render.html",
cfg_file="chart_config.json",
dest="my_test.html")
'''
后来【此类生物】修改了下代码,顺利解决了问题,代码如下所示。
# 可视化部分 import pandas as pd from pyecharts.charts import Map, Page from pyecharts import options as opts # 设置列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 打开文件 df = pd.read_excel('国内疫情统计表1.xlsx')
locations = [] for location in df['省']: if "广西" in location:
location = "广西" if "新疆" in location:
location = "新疆" if "宁夏" in location:
location = "宁夏" if "西藏" in location:
location = "西藏" if "内蒙古" in location:
location = "内蒙古" else:
location = location.strip("省市")
locations.append(location)
values = [value for value in df['当前确诊']]
print(values, locations)
datas1 = list(zip(locations, values)) # data2 = locations
data2_list = list(data2)
print(data2_list)
data3 = df['当前确诊']
data3_list = list(data3) # print(data3_list) data4 = df['疑似确诊']
data4_list = list(data4)
data5 = df['累计确诊']
data5_list = list(data5)
data6 = df['死亡人数']
data6_list = list(data6)
data7 = df['治愈人数']
data7_list = list(data7) # # # a = (
Map()
.add("当前确诊", datas1, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100),
)
) # # # b = (
Map()
.add("疑似确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
c = (
Map()
.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
d = (
Map()
.add("死亡人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data6_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
e = (
Map()
.add("治愈人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data7_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(
a,
b,
c,
d,
e,
) # 先生成render.html文件 page.render() # 完成上一步之后把 page.render()这行注释掉 # 然后循行这下面 '''
Page.save_resize_html("render.html",
cfg_file="chart_config.json",
dest="my_test.html")
'''
顺利解决问题。
其实就是数据处理的问题,关于这个之前有写过文章,惊!Pyecharts作图,发现无数据展示?,感兴趣的可以看下,看完之后就一目了然了。
如果有遇到问题,随时联系我解决,欢迎加入我的Python学习交流群。
大家好,我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一道Pyecharts作图的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13