Python制作可视化大屏全流程 (附代码分享)

Python制作可视化大屏(东京奥运会) 目录 文章目录 前言 一、数据爬取 二、数据预处理 三、Pyecharts可视化 3.1 2020东京奥运会各国金牌分布图 3.2 2020东京奥运会奖牌榜详情 3.3 2020东京奥运会中国各项目获奖详情 四、数据大屏布局 总结 前言 本文基于requests库爬取的奥运会相关数据,利用pandas库对数据进行处理之后,最后介绍了如何利用pyecharts库制作可视化大屏。 一、数据爬取 import requests import pandas a... 阅读详情

今天我们就来说说如何用Pyecharts模块来制作炫酷的可视化大屏,最后的效果如下

图片

 

步骤如下:

  • 分别使用Pyecharts制作各类图表,包括柱状图、地图、饼图等等

  • 使用Pyecharts当中的组合图表功能,将所有图片拼接在一张html文件中进行展示

数据的来源

这次我们使用的数据是虚构的某超市2021年第一季度的订单数据,总共是有1000条,

df.info()

output

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 17 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   订单编号    1000 non-null   object        
 1   分支      1000 non-null   object        
 2   省份      1000 non-null   object        
 3   顾客类型    1000 non-null   object        
 4   性别      1000 non-null   object        
 5   商品类型    1000 non-null   object        
 6   单价      1000 non-null   float64       
 7   数量      1000 non-null   int64         
 8   Tax 5%  1000 non-null   float64       
 9   总价      1000 non-null   float64       
 10  日期      1000 non-null   datetime64[ns]
 .......  
dtypes: datetime64[ns](1),&n
用python+django+pyecharts制作数据可视化大屏 1,view.py def pie(request): # r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True) # piexs=r.hgetall(name='computer_total_redis') # if r.hlen(name="computer_total_redis"): # piex = [[key, int(value)] for key,va... 阅读详情

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