Pyecharts之折线图与柱状图组合绘制
1.下载安装pyecharts
cmd输入
pip install pyecharts
如果是用的pycharm可以直接在Terminal中输入
（如果上述命令没有效果的话，可用下面的命令）
2、学习pyecharts
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。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
1. 导入库
#导入配置模块
from pyecharts import options as opts导入饼图模块
from pyecharts.charts import Pie导入主题模块
from pyecharts.globals import ThemeType导入柱状图模块
from pyecharts.charts import Bar导入折线图模块
from pyecharts.charts import Line导入折线图模块
from pyecharts.charts import *
导入dandas
import pandas as pd
2. 加载数据
data=pd.read_excel('./疫情历史数据.xls')
print(data)
3.准备横轴数据
#pyecharts 不支持 其他类型--->int、float、bool、dict、str、list
#将时间列转化为字符串
data.loc[:,'时间']=data.loc[:,'时间'].astype('str')
print(data.loc[:,'时间'])
x_data=data.loc[:,'时间'][::-1].values.tolist()
print(x_data)
4.准备纵轴数据
#死亡数
death_num=data.loc[:,'死亡数'][::-1].values.tolist()
#确诊人数
ensue_num=data.loc[:,'确诊数'][::-1].values.tolist()
#治愈人数
crued_num=data.loc[:,'治愈数'][::-1].values.tolist()
#疑似人数
suspect_num=data.loc[:,'疑似数'][::-1].values.tolist()
一.使用 bar 绘制死亡数和治愈数的柱状图
a、实例化bar对象
bar=Bar()
b、添加数据
#增加横轴数据
bar.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
#增加纵轴数据
bar.add_yaxis(series_name='死亡数',y_axis=death_num,yaxis_index=1,
).add_yaxis(series_name='治愈数',y_axis=crued_num,yaxis_index=2, #使用的y轴的index，在单个图表实例中存在多个y轴的时候有用
)
# c.添加 额外的坐标轴
bar.extend_axis(# 对y轴配置yaxis=opts.AxisOpts(type_='value',#value 代表数据轴 ，category 代表类目轴，time代表时间轴name='死亡数', #轴的名称is_show=True,#展示该轴min_=0, #轴刻度的最小值max_=1300,#轴刻度的最大值position='right',# 轴线配置axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,#显示轴线# 轴线风格linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='#a5a391',)),# 轴线对应的标签axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}', #轴线对应的标签 ----{value}---数据))
)bar.extend_axis(# 对y轴配置yaxis=opts.AxisOpts(type_='value',#value 代表数据轴 ，category 代表类目轴，time代表时间轴name='治愈数', #轴的名称is_show=True,#展示该轴min_=0, #轴刻度的最小值max_=1300,#轴刻度的最大值position='right',offset=50, #轴线偏移# 轴线配置axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True, # 显示轴线# 轴线风格linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='#fd5956',)),# 轴线对应的标签axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}', # 轴线对应的标签 ----{value}---数据)))
bar.extend_axis(# 对y轴配置yaxis=opts.AxisOpts(type_='value',name='确诊数',position='left',min_=0,max_=30000,# 轴线配置axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True, # 显示轴线# 轴线风格linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='#fd5956',)),# 轴线对应的标签axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}', # 轴线对应的标签 ----{value}---数据))
)
d.添加全局配置
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国疫情变化趋势',#标题subtitle='中共就业调研室',#子标题# 设置标题样式subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=12,width=1.5,
),pos_left='3%',#title位置pos_top='5%'
),
# 图例设置
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='7%', #图例位置pos_left='25%',
),
# 提示款
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', # 'axis': 坐标轴触发，主要在柱状图，折线图等会使用类目轴的图表中使用axis_pointer_type='cross', # 'cross'：十字准星指示器。其实是种简写，表示启用两个正交的轴的 axisPointer。
),
# 对纵轴的全局配置
yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_='value',name='疑似数',position='right',min_=0,max_=30000,offset=100,# 轴线配置axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True, # 显示轴线# 轴线风格linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='#fed0fc',)),# 轴线对应的标签axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}', # 轴线对应的标签 ----{value}---数据)
),# 插入文本框
graphic_opts=opts.GraphicGroup(# 图形的配置项graphic_item=opts.GraphicItem(# 控制整体的位置-right="50px",top="300px"),children=[# 配置文本opts.GraphicText(# 配置文本的位置graphic_item=opts.GraphicItem(left='center',top='middle',z=100,#显示位置scale=[1.2,1.2], #表示缩放),graphic_textstyle_opts=opts.GraphicTextStyleOpts(text='直到{},\n全国的新冠肺炎病毒的相关信息为：\n''死亡病例为{}例,\n''治愈病例为{}例\n''确诊病例为{}例\n''疑似病例为{}例，专家呼吁\n广大市民积极配合国家政策进行疫情防护工作'.format(data.loc[0,'时间'],data.loc[0,'死亡数'],data.loc[0,'治愈数'],data.loc[0,'确诊数'],data.loc[0,'疑似数']),font='15px Microsoft YaHei',text_align='left',text_vertical_align='middle', #垂直对齐方式# 图形基本配置项graphic_basicstyle_opts=opts.GraphicBasicStyleOpts(fill='back',#颜色line_width=1.2, #字体的宽度))),]
)
)
e.添加系列配置
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),#显示标签
)
二.绘制折线图
#绘制
line_ensur=Line()
1、 绘制 确诊数折线图
#添加横轴
line_ensur.add_xaxis(x_data)#添加纵轴
line_ensur.add_yaxis(series_name='确诊数',y_axis=ensue_num,color='#4b0101',label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False,),# 线配置linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1.2,color='#4b0101',))
2.绘制 疑似折线图
line_suspect=Line()
#a.添加横轴
line_suspect.add_xaxis(x_data)#b.添加纵轴
line_suspect.add_yaxis(series_name='疑似数',y_axis=suspect_num,color='#fed0fc',yaxis_index=3,# 标签配置label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),# 线配置linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1.2,color='#fed0fc'))
3.将 折线图 与 柱状图进行组合 —Overlap
all=bar.overlap(line_ensur).overlap(line_suspect)
a.组合
aa=Grid(#画布配置init_opts=opts.InitOpts(width="1500px", #图的大小height='650px',))
aa.add(all,#网格配置grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="20%",pos_left="5%",pos_right="40%",),# 索引is_control_axis_index=True #控制索引)
b.生成html
aa.render('./疫情数据.html')
c.总结
1、绘制2个柱状图 —应该添加 3个新纵轴、 修改1个原来的纵轴(全局配置项)
2、绘制1个折线图
3、再绘制1个折线图
4、overlap 组合 ----层叠
5、控制 多个图表大小、主题 —overlap组合多个图表 加入到 Grid组合
6、全局配置项里面—配置相关文本
效果图展示
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