1996-2019各国GDP变化动态柱状图python

# GDP动态图绘制
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType
#  读数据
f = open("H:/fengmin/python-heima/动态柱状图数据/1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="GB2312")  # 注意数据文件为csv格式记事本打开右下角为ANSI所以这里用GB2312接收中文
data_lines = f.readlines()   # 一行一行接收
# 对数据进行处理（也可实现在数据中处理好格式）
# 删除第一行数据（无用）
data_lines.pop(0)
# 将数据转换为字典格式为：
# {年份：[[国家,gdp]，[国家，gdp]],年份：[国家,gdp]}
# 先定义字典
data_dict = {}
for line in data_lines:year = int(line.split(",")[0])  # 分割取数据country = line.split(",")[1]gdp = float(line.split(",")[2])# 可以将数据中的科学计数法和其他形式均变成浮点形式
# 想将数据处理为嵌套形式，即一个年份下包含许多国家和gdp。该问题转化为判断字典里有没有指定的关键字key（异常捕获）try:data_dict[year].append([country, gdp])  # 如果year存在就再添加数据except KeyError:                     # 如果year不存在就追加一个新的内嵌列表data_dict[year] = []             # data_dict[year]=[]相当于在字典里建立了一个新的元素，它的关键字为year（所以实现了把数据导入的效果hhsb）data_dict[year].append([country, gdp])
# 因为for循环中是无须的，所以要进行排序年份
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
# 创建时间线
timeline = Timeline({"theme":ThemeType.LIGHT}
)
for year in sorted_year_list:data_dict[year].sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)  # 按gdp sort（从小到大排）一个reverse反转即从大到小# 取出gdp排名前8的国家year_data = data_dict[year][0:8]x_data = []y_data = []for country_gdp in year_data:x_data.append(country_gdp[0]) # year下的每个【】中的0号元素y_data.append(country_gdp[1]/100000000) # 得到的数据就是以亿为单位# 构建柱状图bar = Bar()x_data.reverse()y_data.reverse()bar.add_xaxis(x_data)bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))# 反转xy轴（横向展示）bar.reversal_axis()# 添加标题每年;先添加标题再加时间线否则报错bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前8GDP数据"))timeline.add(bar, str(year)) # 时间线对应的bar图，时间线显示的是年份
# 设置时间线格式
timeline.add_schema(play_interval=1000, # 自动播放1000毫秒is_timeline_show=True,is_auto_play=True,is_loop_play=False
)
# 绘图
timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")

其中数据图长这样子

结果图是动态哒，截两张表示一下：

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