如何使用python的 Pyecharts库 制作 GDP 动态柱状图？

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分类专栏： 想要学习Python脚本编写？这个专栏将完美满足你的需求 文章标签： python 开发语言 pandas
于 2023-06-06 00:06:12 首次发布
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本文介绍了如何使用Pyecharts库结合Pandas读取和处理数据，然后通过创建时间线和柱状图对象，生成一个展示GDP动态变化的柱状图。教程详细解释了数据处理、柱状图配置和时间线自动播放的步骤，提供了完整的Python代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

引言

        如果你正在寻找一种可视化大规模数据集的方法，那么 Pyecharts 库可能是你的不二选择之一。Pyecharts 封装了常用的 Echarts 模板，并提供了一些简单易用的 API 来绘制各种类型的图表。

本文将介绍如何使用 Pyecharts 生成一个 GDP 动态柱状图。我们将首先加载数据并做一些转换，然后创建时间线对象和柱状图对象，最后使用时间线对象将所有的柱状图拼接成一个动态效果的图表。

准备工具与数据

本教程使用 Pyecharts 1.9.0， Pandas 1.3.0 和 Python 3.8.5。

数据集来自于 Kaggle 上的全球国家的 GDP 数据集（1960-2019）。读者可以使用自己的数据集，但需要将代码中的文件路径进行相应的更改。（我的数据集会放到文章底部）

步骤 1：读取和转换数据

首先导入必要的依赖库和模块：

from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.options import LabelOpts, TitleOpts
import pandas as pd

然后使用 Pandas 读取 CSV 文件，并设置列名

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首先需要有数据源，本例中为CSV文件，包含了1960-2019年全球GDP数据。：使用Python的文件操作读取CSV文件，并将数据转换为字典格式，便于后续处理。：使用pyecharts的Timeline对象来管理多个时间点的数据，实现动态展示。：对于每个时间点，创建一个Bar对象，添加x轴和y轴数据，并设置标签显示位置。：对每个年份的数据进行排序，并筛选出前8名国家的数据。：通过方法反转x轴和y轴，以适应数据展示需求。：为每个柱状图设置全局选项，如标题等。：将每个年份的柱状图添加到时间线对象中。
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目录1. 原始数据2. 代码3. 结果 当有数据想要进行横向纵向同步比较时，三维柱状图是最好的选择，目前基础的word和excel还不具备此功能，可以使用专业画图软件origin pro来做，python也是很多人首先想到的。网上搜了一下关于python绘制三维柱状图，没有找到可用的，偶然间发现一个第三方库pyecharts，不仅可以绘制三维图，还能动态展示，生成的是html文件。 中文文档地址：http://pyecharts.herokuapp.com/；github项目源码 仅以下方数据示例，更复杂的
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前面学习过的sorted函数可以对数据容器进行排序，但是不能指定排序规则，在后面的数据处理中，我们需要对容器进行排序而且还需要指定排序规则sorted函数就无法实现，我们需要使用sort函数。sort函数使用方式：列表.sort(key=选择排序依据的函数，reversion=True|False)参数reversion：是否反转排序的结果。True表示降序，False表示升序。参数key：要求传入一个函数，将元素中的每一个元素都传入函数中，返回排序的依据。可以改变柱状图的颜色。
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在后面的数据处理中，我们需要对列表进行排序，并指定排序规则，sorted函数就无法完成了。当然，这不是我们想要的最终结果，我们希望他可以制动播放并且一直循环下去。这样我们就可以控制上图中的“播放键”去控制是否自动循环播放。在前面我们学习过sorted函数，可以对数据容器进行排序。上图中，第一种是基于带名函数，第二种是基于lambda函数。存在问题：我们希望第一行是GDP数量最多的，然后依次递减。解决方法很简单：把x轴和y轴上的数据都反转一下就可以了。点击下面不同的点，就会显示出不同的柱状图。
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这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！手动点击“点1、点2、点3”可以查看对应的数据，这不是我们想要的效果，我们希望可以实现自动循环播放，这样就可以达到动态的效果。行动吧，在路上总比一直观望的要好，未来的你肯定会感 谢现在拼搏的自己！参数key：是要求传入一个函数，表示将列表的每一个元素都传入函数中，返回排序的依据。2、学习了上面的排序方法之后，我们进行相对复杂的动态柱状图的绘制。绘图之前增加自动播放设置。
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bar.add_yaxis("亿元", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"),itemstyle_opts=ItemStyleOpts(color='#D2B48C'), bar_width=60,)yaxis_opts=AxisOpts(axislabel_opts=LabelOpts(font_size=16),max_=1, min_=0), # 通过这个命令实现了数据格固定，柱状持续增长。is_show=True, # x轴不显示网格线。
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本文共7678个字，阅读大约需要20分钟，欢迎指正！一、前言厌倦了死板无趣的数据显示方式？或许你正需要一种新颖、有趣的方式去呈现那些沉重的数据，本期文章我们就来介绍一种别致的数据可视化图形——动态柱状图。先来看一下动态柱状图长啥样：全国各省（暂无港澳台数据）2008-2022年绿色产业专利申请数量。
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sorted 是内置函数，可以对任何可迭代的对象进行排序，并返回一个排序后的列表。它不会修改原对象，而是返回一个新的列表。列表.sort(key = 选择排序依据的函数, reverse = True|False)sort 是列表对象的方法，仅能对列表对象进行排序，并修改原对象，没有返回值。
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pyecharts是一个基于 Python 的数据可视化库，它是echarts的 Python 封装。echarts是一个由百度开发的基于 JavaScript 的数据可视化库，它提供了丰富的图表类型和交互功能，可以帮助用户快速地创建交互式的数据可视化图表。同时pyecharts提供了一系列的 Python 接口，可以方便地使用echarts的功能来创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、地图等。与其他 Python 数据可视化库相比，pyecharts。
Python Pyecharts柱状横向动态图-全球GDP比较
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Pyecharts是一个基于Python的数据可视化库，可以创建各种图表，包括柱状图。如果你想制作一个柱状图来显示全球各国的GDP比较，并且希望它是横向展示且具有动态效果，你可以使用`LineBar`组件，虽然Pyecharts本身并不直接支持动态图表，但我们可以通过时间序列或者其他交互手段模拟动态效果。 下面是一个基本的例子，假设我们已经有了一个包含国家名和对应年份GDP数据的字典： ```python from pyecharts.charts import LineBar import pandas as pd # 假设data是一个字典，存储了年度GDP数据 data = { '美国': [8000, 9000, 10000, 11000], '中国': [7000, 8500, 9500, 10500], # 更多国家... } # 将数据转换成DataFrame df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=['Country', 'GDP']) # 创建LineBar图 chart = LineBar('全球GDP比较 (横向)', title_pos='right') for country, gdp_series in df.groupby('Country'): chart.add_xaxis(gdp_series.index) chart.add_yaxis(country, gdp_series['GDP'], is_datazoomable=True) # 可能需要调整样式、颜色等 chart.set_global_opts( xaxis_type="category", yaxis_title="GDP(单位:万亿)", datazoom_range=[40, 100], # 滑动条范围 ) # 如果你想模拟动态效果，可以在每次迭代或者用户交互后更新图表数据 # 但是Pyecharts不直接支持动态更新，通常需要结合前端如ECharts或者使用其他库如Plotly Dash ```
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