
数据可视化课程啦
数据可视化实战包括条形图,折线图,饼图,直方图,箱形图,火柴杆图,甘特图,环形图,双坐标轴图,月K线图,日历图,雷达图,玫瑰图,旭日图,热力地图。
qq_42839893
这个作者很懒,什么都没留下…
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8.旭日图+热力地图
旭日图+热力地图1.旭日图2.热力地图(中国和世界)2.1 2020年全国各省市GDP排名前十省市2.2新冠肺炎累计确诊病例数最多的十个国家1.旭日图from pyecharts.charts import Sunburstfrom pyecharts.faker import Fakerimport pyecharts.options as optsdata=[ opts.SunburstItem(1000,name='三爷爷',children=[原创 2021-06-28 16:34:46 · 456 阅读 · 0 评论 -
7.雷达图+玫瑰图
雷达图+玫瑰图雷达图玫瑰图import pandas as pdimport numpy as npfrom pyecharts.charts import Radarimport pyecharts.options as optsdata1 = [81, 87,65, 78, 73]data2 = [92, 76, 82, 63, 88]雷达图ind=['语文','数学','英语','科学','社会']rii=[]for i in ind: rii.append(opts.R原创 2021-06-28 16:30:57 · 541 阅读 · 0 评论 -
6.月K线图+日历图
月K线图+日历图月K线图日历图月K线图from pyecharts.charts import Klineimport pyecharts.options as optsimport pandas as pd#读数据df = pd.read_csv("stocks.csv",header=None)#选时间df['Date'] = pd.to_datetime(df[0])data = df[(df['Date']>=pd.Timestamp('2017-01-01'))&(原创 2021-06-28 16:28:42 · 296 阅读 · 0 评论 -
5.环形图+双坐标轴图
环形图+双坐标轴图环形图双坐标轴图环形图import pandas as pdimport numpy as npfrom pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts.charts import Pieimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Line,Bardef classify(data): dic = {} for i in data:原创 2021-06-28 16:25:43 · 187 阅读 · 0 评论 -
4.火柴杆图
火柴杆图import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_csv("sales4.csv",encoding = "GBK")data_1 = data.groupby("产品")['第1季度','第2季度','第3季度','第4季度'].agg(np.sum)x = list(data_1.index)y = data_1['第1季度']m = data_1['第1季度']原创 2021-06-28 16:22:14 · 715 阅读 · 0 评论 -
3.直方图和箱形图
直方图和箱形图1.直方图2.箱形图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pddata = pd.read_csv("customers.csv",header=None)data1.直方图plt.hist(data[2],bins= 14,range=(10,80),edgecolor='k')t = range(10,80,5)plt.xticks(t)plt.xlabel("年龄")原创 2021-06-28 16:18:30 · 330 阅读 · 0 评论 -
2.折线图和饼图
绘制折线图和饼图1.任务一: 对每个季度绘制一条折线,其数据点为每个客户对应该季度所有产品的销售额2.任务二: 分别统计每个季度的销售总额(不分产品和客户),然后绘制出4个季度销售总额的饼图。import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = pd.read_csv("sales4.csv",encoding = "GBK")1.任务一: 对每个季度绘制一条折线,其数据点为每个客户对应该季度所有产原创 2021-06-28 16:08:47 · 217 阅读 · 0 评论 -
1.分组+条形图
分组+条形图Step1:分组step2:画条形图#所有的数据以及代码已经放到“我的资源”里面了import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv("sales4.csv",encoding = "GBK")Step1:分组df_group = df.groupby("产品")['第1季度','第2季度','第3季度','第4季度'].agg(np.sum)step2:画条原创 2021-06-28 16:05:12 · 247 阅读 · 0 评论