利用pandas+pyecharts制作可视化图表

本文转载自查看原文 2020-04-17 16:53 3860

# 导入pandas包 import pandas as pd # 从pyecharts下的charts 导入Bar和Timeline功能 from pyecharts.charts import Bar,Timeline # 加载Excel表格的数据 df = pd.read_excel(r"D:\Python\Python可视化数据源.xlsx",sheet_name = "采购小组业绩") # 打印输出数据源 df

# 构建一个变量bar，并实例化Bar() bar = Bar() # 设置横轴标签 bar.add_xaxis(df["采购小组"].tolist()) # 设置纵轴图例与数据 bar.add_yaxis(df.columns[1],df["销售金额"].tolist()) # 可视化 bar.render_notebook()

# 构建一个变量bar，并实例化Bar() bar = Bar() # 设置横轴标签 bar.add_xaxis(df["采购小组"].tolist()) # 设置纵轴图例与数据 bar.add_yaxis(df.columns[1],df["销售金额"].tolist()) bar.add_yaxis(df.columns[2],df["销售数量"].tolist()) # 可视化 bar.render_notebook()

同时展示“销售金额”与“销售数量”

只展示“销售金额”

只展示“销售数量”

import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar,Timeline # 加载同一个Excel工作簿中，名为《采购小组业绩》工作表的数据 df1 = pd.read_excel(r"D:\Python\Python可视化数据源.xlsx",sheet_name = "片区业绩") df1

# 实例化Timeline() t = Timeline() # 通过循环，生成多个年份的交互图 for year in df1["年份"].unique(): df_year = df1[df1["年份"] == year] bar = Bar() bar.add_xaxis(df_year["城市"].tolist()) bar.add_yaxis(df_year.columns[2],df_year["销售金额"].tolist()) bar.add_yaxis(df_year.columns[3],df_year["销售毛利额"].tolist()) t.add(bar,f"{year}年") t.render_notebook()

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【2018年“销售金额”与“销售毛利额”】