【Python】用pyecharts绘制我国人口分布和迁移地图
一直很好奇我国人口分布和迁移情况，所以想用Python分析一下。
由于我国省份较多，把数据放在地图上展示会更加清晰，故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示。
pyecharts的地图数据主要来源于两个模块，一是Map，二是Geo。
Map模块主要实现“世界”、“国家”、“省”、“县市”等行政地图的显示，而Geo主要实现热力图等功能地图的显示。
本文致力于让大家学会用Python在地图上进行数据展示。
本文目录
- 安装pyecharts库
- Geo和Map模块主要函数
- 用Geo模块绘制人口分布图 3.1 导入我国各省人口数据 3.2 在地图上展示各省人口数据涟漪图 3.3 在地图上展示各省人口数据热力图
- 用Map模块绘制人口分布图
- 全国各省人口流入广东动态轨迹图 5.1 导入我国各省人口迁移数据 5.2 绘制人口流入广东动态轨迹图
一、安装pyecharts库
首先在cmd中安装pyecharts库，语句如下：
pip3 install pyecharts如果安装成功会出现如下结果：
二、Geo和Map模块主要函数
[1] render()：通过render函数将制作完成的图表输出为html文件，可在括号中传递输出地址参数，将html文件保存到自定义的位置。
[2] add_schema()：控制地图类型，设置背景和边界颜色等。
[3] add()：添加图表名称、传入数据、选择图类型等。
[4] set_series_opts()：系列配置项，可配置文字样式、标签样式等。
[5] set_gloal_opts()：全局配置项，可配置标题、动画、颜色等。
[6] render_notebook()：在notebook中显示制作完成的图表。
[7] add_coordinate()：新增一个坐标点。
[8] add_coordinate_json()：以json形式新增多个坐标点。
[9] get_coordinate()：根据地点查询对应坐标。
三、用Geo模块绘制人口分布图
由于各省人口数量不均匀，可在地图上展示各省人口数量，分析我国人口相对较多和较少的省份是哪些。
1 导入我国各省人口数据
首先导入我国各省人口数据，代码如下：
import os
import pandas as pd
#导入库
os.chdir(r'F:\公众号\12.人口数据')
#设置文件数据存放目录
date = pd.read_csv('各省人口数.csv', encoding='GBK')
#导入数据注：数据来源中国统计年鉴，如需本文数据实现该代码，可到年鉴中自行下载，也可在公众号中回复“人口分布”免费获取。
展示前几行数据如下：
2 在地图上展示各省人口数据涟漪图
根据省份和人口数据，设置图表类型为ChartType.EFFECT_SCATTER，生成涟漪图，具体代码如下：
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
#导入库
geo = Geo()
geo.add_schema(maptype='china', itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='r', border_color='#FFFFFF'))
#设置地图类型，背景和边界颜色
geo.add("geo", date[['省份','人口数(万）']].values.tolist(), type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
#添加图表类型，传入数据等
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
#系列配置项，忽略标签
geo.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_piecewise=True,
pieces=[
{"min":0, "max":1000, "label":"0-1000万", "color":"white"},
{"min":1001, "max":3000, "label":"1001-3000万", "color":"cyan"},
{"min":3001, "max":5000, "label":"3001-5000万", "color":"green"},
{"min":5001, "max":8000, "label":"5001-8000万", "color":"yellow"},
{"min":8001, "max":12000, "label":"8001-12000万", "color":"blue"}
]
),
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省人口分布"),
)
#全局配置项，设置动画、颜色、标题等
geo.render("各省人口数3.html")
#把制作完成的图表输出为html文件得到结果：
图一 全国各省人口（万）分布
如果想直接在notbook中展示地图数据，可把geo.render()函数换成geo.render_notebook()即可。
由图一知，如果把中国地图看成一只公鸡，人口相对较多的地方主要集中在鸡胸和鸡肚子区域。
3 在地图上展示各省人口数据热力图
根据省份和人口数据，在地图上展示相应数据，设置图表类型为ChartType.HEATMAP，生成热力图，具体代码如下：
#人口分布热力图
import os
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
#导入库
os.chdir(r'F:\公众号\12.人口数据')
#设置文件数据存放目录
date = pd.read_csv('各省人口数.csv', encoding='GBK')
#导入数据
geo = Geo()
geo.add_schema(maptype='china', itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='r', border_color='#FFFFFF'), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
#设置地图类型，背景和边界颜色
geo.add("", date[['省份','人口数(万）']].values.tolist(), type_=ChartType.HEATMAP)
#添加图表类型，传入数据等
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
#系列配置项，忽略标签
geo.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省人口分布热力图",subtitle="数据来源：中国统计年鉴（万人）",pos_right="center",pos_top="5%"),
)
#全局配置项，设置动画、颜色、标题等
geo.render("各省人口数热力图.html")
#把制作完成的图表输出为html文件
#geo.render_notebook()# 显示地图得到结果：
图二 全国各省人口分布热力图
四、用Map模块绘制人口分布图
用Map模块绘制人口分布图，代码和Geo模块绘图类似，具体代码如下：
#map地图
import os
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
os.chdir(r'F:\公众号\12.人口数据')
date = pd.read_csv('各省人口数.csv', encoding='GBK')
map = Map()
map.add("", date[['省份','人口数(万）']].values.tolist(), "china")
map.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_piecewise=True,
pieces=[
{"min":0, "max":1000, "label":"0-1000万", "color":"white"},
{"min":1001, "max":3000, "label":"1001-3000万", "color":"cyan"},
{"min":3001, "max":5000, "label":"3001-5000万", "color":"green"},
{"min":5001, "max":8000, "label":"5001-8000万", "color":"yellow"},
{"min":8001, "max":12000, "label":"8001-12000万", "color":"blue"}
]
),
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省人口分布",subtitle="数据来源：中国统计年鉴（万人）",pos_right="center",pos_top="5%"),
)
#全局配置项，设置动画、颜色、标题等
map.render("各省人口数map.html")得到结果：
图三 全国各省人口分布
五、全国各省人口流入广东动态轨迹图
1 导入我国各省人口迁移数据
首先导入我国各省人口迁移数据，代码如下：
import os
import pandas as pd
#导入库
os.chdir(r'F:\公众号\12.人口数据')
#设置文件数据存放目录
date = pd.read_csv('人口迁移数据.csv', encoding='GBK')
#导入数据注：数据来源中国统计年鉴，如需本文数据实现该代码，可到年鉴中自行下载，也可在公众号中回复“人口分布”免费获取。
展示前几行数据如下：
2 绘制人口流入广东动态轨迹图
由于全国人口迁移数据较多，全部绘制在地图上会比较混乱。所以本文挑选了人口流入广东的数据进行绘图展示，具体代码如下：
#mdate = date[date['count']>100000]
sdate = date[date['to']=='广东']
#挑选人口流入地为广州
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'F:/公众号/12.人口数据/pyecharts-assets-master/assets/'
#设置pyecharts-assets-master下载路径
c = (
Geo()
.add_schema(
maptype="china",
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="white"),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)
)
#设置地图类型，背景和边界颜色
.add(
"",
sdate[['from','count']].values.tolist(),
type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
color="white",
)
#添加图表类型，点的颜色等
.add(
"",
sdate[['from','to']].values.tolist(),
type_=ChartType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(
symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="white"
),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2), # 轨迹线弯曲度
)
#添加图表类型，符号类型、大小、颜色等
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
#系列配置项，忽略标签
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_piecewise=True,
pieces=[
{"min":0, "max":1000, "label":"0-1000", "color":"white"},
{"min":1001, "max":5000, "label":"1001-5000", "color":"cyan"},
{"min":5001, "max":10000, "label":"5001-10000", "color":"green"},
{"min":10001, "max":50000, "label":"10001-50000", "color":"yellow"},
{"min":50001, "max":100000, "label":"50001-100000", "color":"blue"},
{"min":100001, "max":500000, "label":"100001-5000000", "color":"blue"}
]
),
title_opts=opts.TitleOpts(title="流入广东人口分布",pos_right="center",pos_top="5%")
)
#全局配置项，设置动画、颜色、标题等
.render("流入广东人口分布.html")
#把制作完成的图表输出为html文件
)得到结果：
图四 流入广东人口分布
由图四知，流入广东人口最多的省份是广西、湖南、四川，流入人口相对较多的省份和地理位置也有一定的关系。
至此，在Python中用Geo和Map模块绘图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍
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