pyecharts根据经纬度画动态散点地图

用pyecharts1.x版本

import pandas as pd #导入数据分析模块
from pyecharts.charts import Geo #导入地理信息处理模块
from pyecharts import options as opts  #配置
from pyecharts.render import make_snapshot #快照
from snapshot_selenium import snapshot
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType #全局配置
from pyecharts.charts import Timeline
from pyecharts.charts import Map

导入数据

#导入excel表举例
df=pd.read_excel('开班.xlsx')
df['开班'] = df['开班日期'].apply(lambda x: str(x)[:10])
df.head()

定义地图散点

def map_visualmap(data_pair,date) -> Map:g=Geo() #地理初始化g.add_schema(maptype="山东") #限定山东市范围for key, value in geo_sight_coord.items(): #对地理点循环g.add_coordinate(key, value[0], value[1]) #追加点位置g.add(date, data_pair, symbol_size=10) #追加项目名称和数据g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), type='scatter')  #星散点图scatterg.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="山东")) #办公项目分布图return g

#创建时间轴对象
geo_sight_coord={df['三级地区'][i].strip(): [df['经度'][i], df['纬度'][i]] for i in range(len(df))} #构造位置字典数据
date_list=df['开班'].sort_values().unique()
n=len(date_list)
timeline = Timeline()
for date in date_list:data=df[df['开班']<=date]data=data.reset_index(drop=True)data_pair=[(data['三级地区'][i].strip(), data['开班班次'][i]) for i in range(len(data))]time = date#创建地图map_temp = map_visualmap(data_pair,time)#将地图加入时间轴对象timeline.add(map_temp,time).add_schema(play_interval=360)
# 地图创建完成后，通过render()方法可以将地图渲染为html
timeline.render('累计动态图.html')

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