pycharm中使用pyecharts生成数据可视化中的交互的echarts

最新推荐文章于 2024-11-30 09:20:13 发布

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#pycharm

本文通过走势图、箱型图等多种图表形式，详细分析了2018年北京、上海、广州、深圳四城市的空气质量指数(AQI)变化趋势，并对比了各城市的月平均AQI及空气质量等级分布。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本次仅实验总结，具体涉及图表：
走势图、箱型图、日历图、饼图、折线图

# 主  题：北京AQI全年趋势图
import pandas as pd
from pyecharts import Line
df = pd.read_csv('G:\\DataPrepro\\Visualize\\test9\\file9\\beijing_AQI_2018.csv')
attr = df['Date']
v1 = df['AQI']
line = Line("2018年北京AQI全年走势图",
title_pos='center',title_top='18',width=800,height=400)
line.add("AQI值：",attr,v1,mark_line=['average'],is_fill=True,area_color='#000',
        area_opacity=0.3,mark_point=["max",'min'],mark_point_symbol='circle',mark_line_symbolsize=25)
line.render(path='1.2018年北京AQI全年走势图.html')

在这里插入图片描述

import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts import Line

df = pd.read_csv('G:\\DataPrepro\\Visualize\\test9\\file9\\beijing_AQI_2018.csv')
dom = df[['Date', 'AQI']]
list1 = []
for j in dom['Date']:
    time = j.split('/')[1]
    list1.append(time)
df['mouth'] = list1
mouth_message = df.groupby(['mouth'])
mouth_com = mouth_message['AQI'].agg(['mean'])
mouth_com.reset_index(inplace=True)
mouth_com_last = mouth_com.sort_index()

attr = ['{}'.format(str(i) + '月') for i in range(1, 13)]
v1 = np.array(mouth_com_last['mean'])
v1 = ['{}'.format(int(i)) for i in v1]
line = Line("2018年北京AQI全年走势图", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
line.add("AQI月平均值：", attr, v1, mark_point=["max", 'min'], )
line.render(path='3.2018年北京AQI月平均走势图.html')