pyecharts

在Python的众多IDE中，Anaconda可以说是最适合做数据分析的环境。以下是一些关于Anaconda的指令： # 可通过 conda --version 获取当前Anaconda的版本号 conda --version # 通过执行 conda update conda 命令来升级conda 的版本 # 通过 pip install * 来安装所需要添加的库，例如，需要安装pyecharts库 pip install pyecharts # 通过 pip uninstall * 来卸载所不需要的库，例如，卸载pyecharts库 pip uninstall pyecharts 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3750423/blog/3420838

前些天有个朋友向我求救，他们公司最近要针对餐饮行业做数据分析，并为某些商家做出线上营销方案。但是他一头雾水，不知道该从哪方面下手。 我提醒他，是否先从商家的线上评价作为数据分析的入口例如美团、大众点评、饿了么等等。 朋友点头称是：”是个好主意，但是具体怎么做呢？“ 于是我花了点时间用Python帮他做了一个基于线上商家评价的数据分析演示。 本章知识点 商家评价数据源的获取 pyecharts 柱状图数据分析 pyecharts 饼图数据分析 Python的Counter使用方法 商家评价数据源的获取 首先我们要找到合适的商家评价，在本文以大众点评的数据为例，我随机选择一家餐厅的评价数据作为数据源。 因为隐私的关系，我隐去了商家具体的店名和地址，最终我通过线上的API接口拿到了一部分用户评价数据，用于本次演示，如果出于真正的商业目的需要获得更完整的数据，还需要大家自己去想办法。 拿到的商家评价演示数据如下： 需要注意的是，我们需要对返回的数据内容做一下处理，把数据里的true、false、null分别转换为Python语言所需要的True、False和None。原因在于这里线上数据API接口返回时是按照javascript的数据类型来的(true、false、null)。 数据清洗了之后，我们发现这个数据在Python其实就是一个大的字典

人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础 小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述 小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操作（1）查看数据 小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操作（2）数据选择 小白学 Python 数据分析（7）：Pandas （六）数据导入 小白学 Python 数据分析（8）：Pandas （七）数据预处理 小白学 Python 数据分析（9）：Pandas （八）数据预处理（2） 小白学 Python 数据分析（10）：Pandas （九）数据运算 小白学 Python 数据分析（11）：Pandas （十）数据分组 小白学 Python 数据分析（12）：Pandas （十一）数据透视表（pivot_table） 小白学 Python 数据分析（13）：Pandas （十二）数据表拼接 小白学 Python 数据分析（14）：Pandas （十三）数据导出 小白学 Python 数据分析（15）：数据可视化概述 小白学 Python 数据分析（16）

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【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 大家好，我是小z 这几天，群里有些小伙伴被一个奇怪的需求困住： “pyecharts作图既炫酷，又交互。但是，这个炫酷的效果往往只存在于分析师自己的编辑器中，充其量也就是生成一个html文件来嗨一嗨， 有没有什么办法能够嵌入PPT呢？ ” “为什么想要嵌入PPT呢？”我有点疑惑。 “对于分析师来说，PPT才是和业务沟通的主战场，当然了，更是装X的主战场。有时候，一张炫酷的图，能让会议室所有的人喊一声牛X！” “有啊！截图放进去呗~”机智如我。 “没有交互功能的pyecharts，是没有灵魂的！” ..... 于是我搜罗了一圈，结果发现，关于如何实现这个需求的内容，要么语焉不详，要么极其麻烦，要么已经过时完全不兼容。 最后，我找到了一个目前相对简便的方法，分享给大家。 这句话有强烈的潜台词：此乃抛砖引玉，旁友们，苟有方法，勿相忘！ 这个方法的逻辑其实非常简单，可以说是一道小学应用题： 已知，pyecharts绘制的图形可以保存为html格式，通过网页打开，也能查看html源代码 又已知，有一款ppt插件，可以编辑html文本代码，最终生成对应的可视化效果 求：如何让pyecharts图在ppt中出现？ 答：先用pyecharts画图生成html文件，然后查看源代码，把相关的源代码复制到那个PPT插件中，点击运行即可。

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 今天，给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。 和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同，使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表，在一些场景下使用效果可能会更好。 一行命令先安装好该库： pip install cutecharts 柱状图 折线图 饼图 雷达图 散点图 2020年最新Python教程： 如果你处于想学Python或者正在学习Python，Python的教程不少了吧，但是是最新的吗？ 说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2020最新的Python教程。 以上这些教程小编已经为大家打包准备好了，希望对正在学习的你有所帮助！ 获取方式，私信小编 “ 资料 ”，即可免费获取哦！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4352811/blog/3236345

大家好，今天我们要讲的是如何使用 Pyecharts 制作动态排名变化图👇 制作这样的一个动态图使用到的是 Pyecharts中的TimeLine(时间线轮播图) ，代码实现起来其实稍有难度，但我希望能 通过讲解这样一张动态图的制作过程，来让各位读者可以使用Pyecharts将任何一种图动起来 ，我们开始吧！ 首先我们需要思考一下这样一种 动态图的生成逻辑 ，不就是把每天的数据制作成一张条形图然后轮动吗，OK那我们的 数据要整理成啥样 呢？一个dataframe，每列是一个国家近20天的数据，还有一个存储20天时间的list👇 搞定数据之后我们去Pyecharts官方示例网站找到一个类似的图 http://gallery.pyecharts.org/#/Timeline/timeline_bar_with_graphic 官网示例代码和效果都给你了，我们要做的就是 将这段代码改成我们需要的形式 ，现在我们将这段代码复制到Notebook中，并修改将图 显示在notebook中 接下来我们 观察这段代码与图 ，首先要改的是，把他 每次两组变量改为一组变量，然后删掉和修改一些不需要的文字 👇 上图左边是修改前的代码，右边是代码修改的部分，就不用多做解释了，直接看图，现在我们的图就成了这样👇 是不是有点意思了，接下来也是稍微有一点难度的部分就是 修改坐标轴和对应的数据

3 月，跳不动了？>>> # 导入pandas包 import pandas as pd # 从pyecharts下的charts 导入Bar和Timeline功能 from pyecharts.charts import Bar,Timeline # 加载Excel表格的数据 df = pd.read_excel(r"D:\Python\Python可视化数据源.xlsx",sheet_name = "采购小组业绩") # 打印输出数据源 df # 构建一个变量bar，并实例化Bar() bar = Bar() # 设置横轴标签 bar.add_xaxis(df["采购小组"].tolist()) # 设置纵轴图例与数据 bar.add_yaxis(df.columns[1],df["销售金额"].tolist()) # 可视化 bar.render_notebook() # 构建一个变量bar，并实例化Bar() bar = Bar() # 设置横轴标签 bar.add_xaxis(df["采购小组"].tolist()) # 设置纵轴图例与数据 bar.add_yaxis(df.columns[1],df["销售金额"].tolist()) bar.add_yaxis(df.columns[2],df["销售数量"].tolist()) # 可视化 bar.render

3 月，跳不动了？>>> CDA数据分析师 出品 近日，新冠肺炎防控成果的好消息不断。 今天我们聊聊，惊艳的疫情直观图。 据国家卫健委数据统计， 截止至3月10日24时，31省区市累计治愈出院病历超6万，达到61475例。 3月10日，随着江夏方舱医院和武昌方舱医院“休舱大吉”，武汉14家方舱医院全部休舱。 截止到3月12日24时，全国13地连续16天及以上无新增新冠肺炎确诊病例。 看来春天真的是来了，疫情好转的势头已经愈发明显。想必许多小伙伴也一样，越来越期待摘下口罩的那天，出门玩耍，出游踏青，吃起火锅唱起歌。 不过C君在这里也要提醒大家，多地病历0新增不代表零风险，一定要绷住，不要过早的松懈！继续戴好口罩，做好个人防护，避免人群聚集，相信摘下口罩的那天也就不远啦！ 01 这道彩虹真赞！ 疫情玫瑰图火了 与此同时，最近刷遍微博的这个疫情直观图火了！来自央视新闻官微的这个图一经发出就令人惊艳，彩虹的配色，直观的展现出目前全国多地病例0新增的数据。 一时间#这道彩虹真赞#的话题在微博上阅读达到2.6亿，讨论3.4万。大家在欣喜疫情好转的同时，都在问这个图叫什么呀？真太惊艳了。 微博上也出现了各种解答，有的说是饼图，扇形图，甚至还有的说是蜗牛图，漩涡图的…其实准确的来说，这个图叫做南丁格尔玫瑰图。 02 享誉全球的白衣天使 佛罗伦斯‧南丁格尔 南丁格尔玫瑰图（Nightingale