python製図pyecharts+pandsの使用詳細
pyecharts紹介
pyechartsはEchartsのグラフを生成するためのクラスです。EchartsはBaiduのオープンソースのデータ可視化JSライブラリです。Echartsで生成した図の可視化効果は素晴らしいです。
描画漏れを避けるために、すべてのインストールを推奨します。
ダウンロードが遅くならないように、作者は全部ミラーソースを使ってダウンロードしました。
基礎判例
えっと、これはまだ訪問できません。
ImportError:Missing optional dependency‘xlrd’=1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.
20200082 pyecharts+pands予備学習
作者は今日勉強してデータの分析をします。
下にソースコードを貼り付けます。
作者のこちら側はまだ国外のがありますが、分かち合うつもりはありません。皆さんは見てみてください。総じて国内の状況はとてもいいです。
ここでは、pythonのグラフィックpyecharts+pandsに関する詳細な文章を紹介します。pyecharts pandsの使用内容については、以前の文章を検索したり、下記の関連記事を見たりしてください。これからもよろしくお願いします。
pyechartsはEchartsのグラフを生成するためのクラスです。EchartsはBaiduのオープンソースのデータ可視化JSライブラリです。Echartsで生成した図の可視化効果は素晴らしいです。
描画漏れを避けるために、すべてのインストールを推奨します。
ダウンロードが遅くならないように、作者は全部ミラーソースを使ってダウンロードしました。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-countries-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-provinces-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-cities-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-counties-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-misc-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-united-kingdom-pypkg
基礎判例
from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
bar.add_xaxis([' ',' ',' ',' '])
bar.add_yaxis(' ',[60,60,70,100])
#render HTML , render.html
# bar.render()
# , bar.render("mycharts.html")
# jupyter , bar.render_notebook()
bar.render_notebook()
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
#
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
data2 = [56, 77, 93, 68, 45, 67]
# 1.x
bar = (Bar()
.add_xaxis(cate)
.add_yaxis(' ', data1)
.add_yaxis(' ', data2)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=" ", subtitle=" "))
)
bar.render_notebook()
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
#
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data = [153, 124, 107, 99, 89, 46]
pie = (Pie()
.add('', [list(z) for z in zip(cate, data)],
radius=["30%", "75%"],
rosetype="radius")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie- ", subtitle=" "))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
)
pie.render_notebook()
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
#
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
data2 = [56, 77, 93, 68, 45, 67]
"""
:
1. is_smooth OR
2. markline_opts OR
"""
line = (Line()
.add_xaxis(cate)
.add_yaxis(' ', data1,
markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]))
.add_yaxis(' ', data2,
is_smooth=True,
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name=" ",
coord=[cate[2], data2[2]], value=data2[2])]))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line- ", subtitle=" "))
)
line.render_notebook()
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType
import random
province = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
data = [(i, random.randint(200, 550)) for i in province]
geo = (Geo()
.add_schema(maptype=" ")
.add(" ", data,
type_=ChartType.HEATMAP)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
title_opts=opts.TitleOpts(title=" "))
)
geo.render_notebook()
えっと、これはまだ訪問できません。
ImportError:Missing optional dependency‘xlrd’=1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.
20200082 pyecharts+pands予備学習
作者は今日勉強してデータの分析をします。
下にソースコードを貼り付けます。
#
import requests
import json
china_url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
#foreign_url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_foreign'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36 Edg/84.0.522.59',
'referer': 'https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm'
}
# json
response = requests.get(url=china_url,headers=headers).json()
print(response)
# json python
data = json.loads(response['data'])
# encoding='utf-8' jupyter
with open('./ .json','w',encoding='utf-8') as f:
# python json
# json ASCII False
#indent=2: 2
f.write(json.dumps(data,ensure_ascii=False,indent=2))
Json形式に変換して出力するファイル
# json Excel
import pandas as pd
#
with open('./ .json',encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
# python
data = json.loads(data)
type(data)#
lastUpdateTime = data['lastUpdateTime']
#
chinaAreaDict = data['areaTree'][0]
#
provinceList = chinaAreaDict['children']
#
print(' :',len(provinceList),' ')
# , 【{ , },{ , }】, dataframe
china_citylist = []
for x in range(len(provinceList)):
#
province =provinceList[x]['name']
#
province_list = provinceList[x]['children']
for y in range(len(province_list)):
#
city = province_list[y]['name']
#
total = province_list[y]['total']
#
today = province_list[y]['today']
china_dict = {' ':province,
' ':city,
'total':total,
'today':today
}
china_citylist.append(china_dict)
chinaTotaldata = pd.DataFrame(china_citylist)
nowconfirmlist=[]
confirmlist=[]
suspectlist=[]
deadlist=[]
heallist=[]
deadRatelist=[]
healRatelist=[]
# chinaTotaldata dataframe
for value in chinaTotaldata['total'] .values.tolist():#
confirmlist.append(value['confirm'])
suspectlist.append(value['suspect'])
deadlist.append(value['dead'])
heallist.append(value['heal'])
deadRatelist.append(value['deadRate'])
healRatelist.append(value['healRate'])
nowconfirmlist.append(value['nowConfirm'])
chinaTotaldata[' ']=nowconfirmlist
chinaTotaldata[' ']=confirmlist
chinaTotaldata[' ']=suspectlist
chinaTotaldata[' ']=deadlist
chinaTotaldata[' ']=heallist
chinaTotaldata[' ']=deadRatelist
chinaTotaldata[' ']=healRatelist
# today
today_confirmlist=[]
today_confirmCutlist=[]
for value in chinaTotaldata['today'].values.tolist():
today_confirmlist.append(value['confirm'])
today_confirmCutlist.append(value['confirmCuts'])
chinaTotaldata[' ']=today_confirmlist
chinaTotaldata[' ']=today_confirmCutlist
# total
chinaTotaldata.drop(['total','today'],axis=1,inplace=True)
# excel
from openpyxl import load_workbook
book = load_workbook(' .xlsx')
#
writer = pd.ExcelWriter(' .xlsx',engine='openpyxl')
writer.book = book
writer.sheets = dict((ws.title,ws) for ws in book.worksheets)
chinaTotaldata.to_excel(writer,index=False)
writer.save()
writer.close()
chinaTotaldata
作者のこちら側はまだ国外のがありますが、分かち合うつもりはありません。皆さんは見てみてください。総じて国内の状況はとてもいいです。
ここでは、pythonのグラフィックpyecharts+pandsに関する詳細な文章を紹介します。pyecharts pandsの使用内容については、以前の文章を検索したり、下記の関連記事を見たりしてください。これからもよろしくお願いします。