2021-09-21用pyecharts做全球各个国家的gdp色彩深度图

首先是数据处理：
可以从世界银行公开数据中下载csv格式的数据：world bank open data
csv是逗号分隔值文件格式，优势在于兼容性
用python 中的pandas库可以十分轻松地处理csv文件

Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）

处理数据的时候遇到一个问题：
世界银行下载的数据包含的国家名称和echarts里面json文件里的国家名称不一样，这一点我想了一些办法，比如把两个文件都变成pandas的dataframe然后用merge方法找出同名项，但是没成功（不知道怎么操作）
所以直接把世界银行的数据转换成数组输入到echarts里面了，发现就这样就行了。。。那么不同名的国家怎么处理呢？我是直接手动去把世界银行的国家名在csv里面改掉了。。。

然后就很简单了，参考pyecharts的官网，找到想要的参数进行调整就行

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
import pandas as pd
import json
import csvdef str2float(list):strlist = []for i in list:strlist.append(float(i))return strlistf=pd.read_csv('API_NY.GDP.PCAP.CD_DS2_en_csv_v2_2916517.csv')
new_f = f.dropna()
##  tostring可以输出全部，否则只有前五个
#print(new_f.to_string())
##  将dataframe转换为数组
country = new_f['country'].tolist()
gdp = new_f['2020'].tolist()
fgdp = str2float(gdp)
print(country)
print(fgdp)##显示世界地图
def map_world() -> Map:c = (Map().add("", [list(z) for z in zip(country, fgdp)], "world",is_map_symbol_show=False).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020年世界人均GDP"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000,range_color=["#FBEFEF","#8A0808"],is_piecewise=True,pieces=[{'min':0,'max':2000},{'min':2000,'max':7500},{'min':7500,'max':20000},{'min':20000,'max':50000},{'min':50000}])))return c
if __name__ == '__main__':country_ = map_world()country_.render(path="red_map_2020.html")

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