手把手教你用 pyecharts 制作日历图

共 3568字,需浏览 8分钟

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2020-12-28 10:54

你好,我是林骥。

日历图,是指按照日历的布局,用颜色展现每一天的数据,从而比较直观地看到全年的数据情况。

比如说,下面是一家超市每天销售额数据的日历图,从中可以看出,一月份和二月份的销售相对较低,星期三的销售较好,大多数星期五都没有销售。

因为这些数据是虚拟的,所以这里不展开分析讨论。

在实际工作中,我们应该对业务情况比较熟悉,借助图表等方式,充分挖掘数据背后有价值的信息,并提出有针对性的建议。

下面手把手教你用 pyecharts 来制作日历图,请在 Jupyter Lab 中新建一个 Notebook,然后运行以下代码,其中包含比较详细的注释

# 导入相关库import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Calendar
# 数据获取方法,在林骥的公众号后台回复:超市df = pd.read_excel('./data/超市数据.xlsx')
# 汇总每天销售额daily_sale = df.fillna(0).pivot_table(values='销售额', index='订单日期', aggfunc=sum).fillna(0)
# 把数据框转变成列表,以便下面绘图时直接调用data = [[str(x)[:10], round(y/10000,1)] for (x, y) in zip(daily_sale.index, daily_sale.销售额)]
# 绘制日历图c = ( # 设置背景、大小和网页标题 Calendar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color='#00589F', width='360px', height='800px', page_title="2019年每天销售额")) .add( # 系列名称 "销售额", # 列表格式的数据 data, # 日历组件配置项 calendar_opts=opts.CalendarOpts( # 年份 range_="2019", # 年月日的格式和字体颜色 daylabel_opts=opts.CalendarDayLabelOpts(name_map="cn", label_color='#FFFFFF'), monthlabel_opts=opts.CalendarMonthLabelOpts(name_map="cn", label_color='#FFFFFF'), yearlabel_opts=opts.CalendarYearLabelOpts(label_color='#FFFFFF'), # 日历的位置 pos_top='110px', pos_left='80px', pos_right='80px', pos_bottom='60px', # 日历的方向 orient='vertical' ), # 提示框显示的数字格式 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{a}
{c}'
)
) .set_global_opts( # 标题的大小、颜色和位置 title_opts=opts.TitleOpts(title='日均销售额'+'%.1f万元' % (daily_sale.销售额.mean()/10000), title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=26, color='#FFFFFF'), pos_left='center', pos_top='10px'), # 隐藏图例 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), # 显示工具箱及其位置 toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(pos_bottom="30px",), # 视觉映射的配置 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( max_=7, min_=0, orient="horizontal", is_piecewise=True, pos_bottom="30px", pos_left="center", textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#FFFFFF"), # 按区间定义好中差,并设置相应的颜色 pieces=[ {"min": 0, "max": 1, "label": '差', 'color': '#CCCCCC'}, {"min": 1, "max": 3, "label": '中', 'color': '#999999'}, {"min": 3, "max": 8, "label": '好', 'color': '#5D9BCF'}, ], ), ) # 输出网页文件 .render("2019年每天销售额.html"))

运行结束之后,系统会自动生成一个文件:2019年每天销售额.html,用浏览器打开它,就能看到一个日历图。

如果把鼠标放在相应的单元格上方,就会显示对应日期的销售额数据,既能观察全貌,又能查看数据明细,这是用 pyecharts 制作图表的优势。

虽然工具各有优劣,但是关键要知道目标是什么,否则就算图表做得再好看,锻炼出来的也不过是工具操作能力。

最后,建议你结合自身的实际情况,学习对自己工作有帮助的技能,并灵活加以运用,充分发挥不同工具的优势,从而创造更大的价值。

*作者简介:林骥,专注数据分析 10 多年,坚持用心做原创。


手把手教你用 pyecharts 制作数据可视化大屏之超市数据管理驾驶舱


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