Python数据分析案例实现(基于面向对象&Pyecharts) >案例需求:某公司,有2份数据文件,现在需要对其进行分析处理,计算每日的销售额并以柱状图的方式输出进行表示。...1、设计一个类,可以完成数据的封装 2、设计一个抽象类,定义文件读取的相关功能,并使用子类实现具体功能 3、读取文件,生产数据对象 4、进行数据需求的逻辑计算(计算每一天的销售额) 5、通过PyEcharts...main.py from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.options import * from pyecharts.globals import...但这只是一个基础的数据读取+Pyecharts绘图案例。如有不足之处,欢迎各位大佬提出! 这里是旺仔Sec,希望能够帮到您一臂之力!
pyecharts 画廊网站 : https://gallery.pyecharts.org/#/ 一、pyecharts 模块 1、ECharts 简介 ECharts 官方网站 : https://...2、pyecharts 简介 pyecharts 官方网站 : https://pyecharts.org/#/ pyecharts 模块 是 生成 Echarts 图表的 Python 类库 , 该模块..., 执行 pip install pyecharts 命令 , 即可安装 pyecharts 模块 ; 3、pyecharts 中文网站 在 pyecharts 官网 https://pyecharts.org.../#/ 主页中 , 点击右上角的 Language , 选择下拉菜单中的中文 选项 ; 可跳转到 pyecharts 中文网站 : https://pyecharts.org/#/zh-cn/...4、pyecharts 画廊网站 由于 pyecharts 模块有很强大的功能 , 官方为每种功能都提供了案例 , 这些案例都在 pyecharts 画廊网站 ; pyecharts 画廊网站 : https
当然,pyecharts貌似没有这么齐全。...官方文档:http://pyecharts.herokuapp.com/ pyecharts 图表配置:http://pyecharts.org/#/zh-cn/prepare github:https...://github.com/pyecharts/pyecharts 中文文档:http://pyecharts.org/#/zh-cn/ 安装: pip install pyecharts 还有很多已经打包好的中国地图...相关组件 3.1 Grid:并行显示多张图 3.2 Overlap:结合不同类型图表叠加画在同张图上 3.3 Page:同一网页按顺序展示多图 3.4 Timeline:提供时间线轮播多张图 4 相关案例与实践...Grid:并行显示多张图 3.2 Overlap:结合不同类型图表叠加画在同张图上 3.3 Page:同一网页按顺序展示多图 3.4 Timeline:提供时间线轮播多张图 ---- 4 相关案例与实践
一、命令行安装 pyecharts 模块 1、安装过程 使用 Windows + R 打开 cmd " 命令提示符 " 应用 ; 执行 pip install pyecharts 命令 , 下载 pyecharts...模块 , 完整的下载过程如下 : 命令行输出内容如下 : ( 仅做参考 ) C:\Users\octop>pip install pyecharts Collecting pyecharts Downloading...pyecharts 语句 , 如果没有报错 , 说明 pyecharts 模块安装成功 ; 命令行输出内容 : C:\Users\octop> C:\Users\octop>python Python...第三方模块 , 如下 : import pyecharts 如果之前没有安装 pyecharts 模块 , 就会报如下错误 : No module named 'pyecharts' 此时直接点击下面的...successfully Installed packages:'pyecharts' 此时导入 pyecharts 模块的代码 import pyecharts 也不再报错 ; 2、在 Settings
当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了;PyEcharts是Echarts的Python接口, Pyecharts = Python + Echarts Pyecharts 官方文档手册...Pyecharts 环境搭建 Pyeharts版本 本系列Pyecharts版本采用 1.9.0 Pyecharts 安装 建议大家在单独的隔离环境中使用pip 进行安装 pip install pyecharts...==1.9.0 也可以使用源码方式安装最新版,但是由于pyecharts更新方式,不同版本的API可能略有不同 $ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git...pyecharts 条柱图的绘制 在官方示例中,直接copy过来最简单的pyecharts的源码 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts...show_data2 = marry_data["2019年"] show_data2 = show_data2.iloc[:-1] show_data2 绘图展示 需要展现的数据依然是Series数据,本案例使用条形图进行数据展示
一、使用 pyecharts 模块绘制折线图 1、折线图绘制过程 首先 , 导入 折线图 Line 对象 , 该类定义在 pyecharts.charts 中 ; # 导入 pyecharts 模块中的...折线图 Line 对象 from pyecharts.charts import Line 然后 , 创建 Line 类型 折线图 对象 ; # 创建 折线图 对象 line = Line() 再后...生成图表 line.render() 生成的 折线图 图表 , 会以 HTML 页面的形式展示出来 ; 生成的 HTML 文件名称为 render.html ; 2、完整代码示例 代码示例 : """ pyecharts...模块 """ # 导入 pyecharts 模块中的 折线图 Line 对象 from pyecharts.charts import Line # 创建 折线图 对象 line = Line()...pyecharts.org/assets/v5/echarts.min.js">
在python中几个常用的图表库如下: •matplotlib•Pychart•Cairoplot•pyecharts 本文就介绍下pyecharts的基础使用,相对之前使用vue的时候要经常使用Echarts...当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts诞生了....可以说pyecharts是python库封装了使用Echarts的使用,让使用者更简单. https://pyecharts.org/#/ 快速入门 demo代码下载 https://github.com.../pyecharts/pyecharts/tree/master/test 如何安装 pip(3) install pyecharts 查看版本 import pyecharts print(pyecharts...import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.faker import Faker c = (
代码示例需要先下载js脚本# coding: utf-8from pyecharts.charts import Scatterfrom pyecharts import options as optsimport
导入类库 1 from pyecharts import Pie, Bar, Gauge, EffectScatter, WordCloud, Map, Grid, Line, Timeline 2 import
代码示例需要先下载js脚本# coding: utf-8from pyecharts.charts import Radarfrom pyecharts import options as optsdata
首先就是选择可视化的工具,pyecharts应该是一个首选了,而且现在发展的越来越好了。 那么,首先来尝试一下k线部分pyechats官方的代码吧。 ...下面的代码来自官网哦 http://pyecharts.org from pyecharts import Kline v1 = [[2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94...图片来自pyecharts官网。 ...True) overlap.add(es) overlap.render(path='tt.html') 我们看一下上面这个函数,首先我们从pandas中拿出数据,转换成pyecharts
代码示例 需要先下载js脚本,以及json文件 # coding: utf-8 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import...Map from pyecharts.globals import CurrentConfig import json CurrentConfig.ONLINE_HOST = "..
代码示例需要先下载js脚本# coding: utf-8from pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as optsdata
一、初识Pyecharts pyecharts简介 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库, Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可...当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。...Pyecharts官网 https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts安装 pip install pyecharts 二、Pyecharts可视化 使用pyecharts...import * import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import *: 可以使用所有的图表对应的函数; 使用 options...配置项,在 pyecharts 中,一切皆 Options,进行参数设置; 总体说明一下: .render_notebook ()随时随地渲染图表; .render() 这个不会直接产生图表,而是形成一个
从今天开始要写另一个可视化库:pyecharts? ? 所有的文章都会是基于官网的资料和示例,以及自己使用的实际案例。...官方提供的源码安装方式 $ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git $ cd pyecharts $ pip install -r requirements.txt...5分钟入门 案例 默认生成render.html文件 from pyecharts.charts import Bar # V1版本的导入类方式!!!!...获取 pyecharts-assets 项目 $ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts-assets.git 安装扩展插件 $ cd pyecharts-assets...from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import
reset_index() 需求1 展现数据集中各个城市或者地区的空气质量分布 数据中包含了很多城市,我们可以使用地图来展现对应数据,新的一个图表,但是有了前置的基础知识,地图绘制也会变得很容易,我们可以参考官网提供的案例进行预览与绘制...from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker...import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker show_temp...,就拿我的家乡来说吧 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker...get_per_day_data_show(show_data4_good2,"2021-01-01","AQI") c.render_notebook() 在Line图中,曾经自定义过对应的tooltip,本次案例需要对原来的模本进行小小的改动
代码示例需要先下载js脚本# coding: utf-8from pyecharts.charts import Funnelfrom pyecharts import options as optsdata
官方文档: pyecharts 一.折线图生成 from pyecharts.charts import Line # 对象创建 Line = Line() # x 坐标 Line.add_xaxis(
pyecharts中的常用可视化工具。...http://pyecharts.org/#/zh-cn/ from pyecharts import options as opts from pyecharts.faker import Faker...from pyecharts.charts import Bar, Bar3D, Line, Pie, EffectScatter, Funnel, Geo, Liquid, Radar, WordCloud...from pyecharts.globals import ThemeType, SymbolType import random bar = Bar( init_opts=opts.InitOpts