Python-Pandas_Alive，让数据“动”起来！

  当DataFrame需要可视化时，如何可视化库确实是一个头疼的事情。今天我们来学习一下pandas_alive，可实现DataFrame可视化转为gif文件。如果转化为视频文件的话，也可以借助moviepy 视频处理模块，把GIF图片转换为mp4文件。      

pandas_alive
pandas_alive是一个用于创建动画图形的Python库，它基于matplotlib绘图库。该库主要用于方便快速进行动画可视化制作，尤其适用于处理时间序列数据。 在使用pandas_alive进行动画可视化时，需要满足一定的数据格式要求：每行表示单个时间段，每列包含特定类别的值，索引包含时间组件（可选）。 支持水平条形图、垂直条形图、比赛、条形图与时间与x轴一起显示的折线图以及饼图等。此外，它还支持单个可视化中的多个动画图表。 使用文档：https://jackmckew.github.io/pandas_alive/

按照模块：

pip install pandas_alive

导入数据分析常用的包

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_alive  

plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'              #显示中文
plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False               #显示负号

读取数据集转化为pandas数据框对象

mydata = pd.read_excel('data_source.xlsx')

生成动态条形图

pivot()函数，通过给定的索引(index)和列(column)的值重新生一个DataFrame对象。根据列值对数据进行整形(生成一个透视表)。

生成动态柱形图
增加参数 orientation=‘v’，生成动态柱形图。

mydataa=pd.pivot_table(mydata, index="year")
mydataa.plot_animated("bar1.gif", period_fmt="%Y", title="Data",n_visible=10, orientation='v')

生成动态折线图

mydataa.plot_animated("bar2.gif", period_fmt="%Y", title="Data", kind='line', period_label={'x':0.25, 'y':0.9})

动态累积bar

mydataa.plot_animated(filename='example-pie-chart.gif', kind="pie",
rotatelabels=True, period_label={'x': 0, 'y': 0})

动态气泡图、动态面积图、动态散点图、动态累积bar需要获取对应的参数进行修改