引言

趁着十一假期的最后一天,先抛个引子展示一下利用Python实现数据的可视化工作是如此地容易和让人兴奋,具体详细的步骤后面慢慢展开来写。本文涉及两个Python第三方库和一个直接上手的网页版Python编程环境。

环境工具

  1. gopup
    通过 pip install gopup 安装,官网介绍GoPUP 支持Python 3.7+,旨在使获取数据尽可能方便,主要用于学术研究目的。这样就不用为了获取数据而苦苦的去调试爬虫,通常等动态网页的爬虫调试通,拿到数据之后,我都忘了初心,不知道当初拿数据要干什么。
  2. pivottablejs
    通过 pip install pivottablejs 安装, 这个库是个被严重低估的可视化库,简单说通过它,在网页上简单拖拽几下,就可以把 dataframe的二维数据给画出来,什么饼状,柱状,折线图的绘制根本不在话下。相比mathplotlib ,plotly,seaborn这些库来说,不用写代码,不能参数配置,好用到哭。
  3. https://colab.research.google.com/
    Colaboratory 是一个谷歌提供的Jupyter notebook环境, 不需要进行任何设置就可以使用,最牛逼的地方是可以用pip命令随意安装任何第三方Python库,对于喜欢尝鲜又不想把自己电脑塞得满满的同学来说,来一场说run就run的代码之旅,简直不要太爽。更要命的是在这开发环境里,我目前还没遇到过安装不上的Python第三方库,以前碰到要单独安装whl文件的时候,差点要放弃。

案例演示

Talk is cheap, show me the code.
以可视化的方式一起看下2022-10-07影院的电影票房数据。我们看到《万里归途》以216万元的单日票房独占鳌头。

!pip install gopup
import gopup as gp
df_index = gp.day_boxoffice(date="2022-10-07")
# print(df_index)pivot_cht_html(df_index,'data.html')

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