数据可视化pyecharts——数据分析（柱状图、折线图、饼图）

安装

首先确保已经安装了pyecharts库，如果没有，可以通过pip install pyecharts进行安装。

柱状图

• 从pyecharts.charts导入Bar，从pyecharts导入options。
• 准备数据（如类别数据x_data和对应的数值数据y_data）。
• 创建Bar对象，通过add_xaxis添加类别数据，add_yaxis添加数据系列，可设置系列名称。
• 可以使用set_global_opts设置全局配置项，如标题等，最后使用render方法生成图表文件。

折线图

• 从pyecharts.charts导入Line。
• 类似柱状图，准备数据后创建Line对象，添加轴数据。
• 能设置线条样式、标记点等个性化配置，再通过全局配置项设置相关属性，最后渲染。

饼图

• 从pyecharts.charts导入Pie。
• 准备数据（通常是数据和对应的标签）。
• 创建Pie对象，通过add方法添加数据系列，可设置半径等参数。
• 同样可配置全局选项，如标题、图例等，完成后进行渲染。

通过这些步骤，可以利用 pyecharts 方便地实现柱状图展示数据对比、折线图展示数据趋势、饼图展示数据占比等数据可视化操作。

数据展示

 数据引用处理：

# 读取 Excel 文件中的数据
data = pd.read_excel('全国各省财政收入.xlsx', index_col=0)
years = list(data.keys())
citys = list(data.index)
citys = [city.replace('省', '').replace('市', '').replace('自治区', '') for city in citys]

 重新组织数据

# 重新组织数据
total_data = {}
for year in years:temp = list(data[year])total_data[year] = []for i in range(len(temp)):total_data[year].append({"name": citys[i], "value": temp[i]})
print(total_data)

 选取合适代码，进行画图：

对应的代码：

折线图

# 获取指定年份的图表
def get_year_overlap_chart(year: int) -> Line:line = (Line().add_xaxis(xaxis_data=[item["name"] for item in total_data[year]]).add_yaxis(series_name="财政收入",y_axis=[item["value"] for item in total_data[year]],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="{}年全国各省财政收入".format(year), subtitle="数据来源：全国各省财政收入.xlsx"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="shadow"),legend_opts=opts.LegendOpts(selected_map={"财政收入": False,}),))return line# 生成时间轴的图
timeline = Timeline()
for y in years:timeline.add(get_year_overlap_chart(year=y), time_point=str(y))# 设置时间轴自动播放等属性
timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=1000)
timeline.render("finance_indices_2002.html")

柱状图

# 获取指定年份的图表
def get_year_overlap_chart(year: int) -> Bar:bar = (Bar().add_xaxis(xaxis_data=[item["name"] for item in total_data[year]]).add_yaxis(series_name="财政收入",y_axis=[item["value"] for item in total_data[year]],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="{}年全国各省财政收入".format(year), subtitle="数据来源：全国各省财政收入.xlsx"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="shadow"),legend_opts=opts.LegendOpts(selected_map={"财政收入": False,}),))return bar# 生成时间轴的图
timeline = Timeline()for y in years:timeline.add(get_year_overlap_chart(year=y), time_point=str(y))# 设置时间轴自动播放等属性
timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=1000)
timeline.render("finance_indices_2002.html")
#%%
from pyecharts.charts import Line, Timeline
from pyecharts import options as opts# 获取指定年份的图表
def get_year_overlap_chart(year: int) -> Line:line = (Line().add_xaxis(xaxis_data=[item["name"] for item in total_data[year]]).add_yaxis(series_name="财政收入",y_axis=[item["value"] for item in total_data[year]],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="{}年全国各省财政收入".format(year), subtitle="数据来源：全国各省财政收入.xlsx"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="shadow"),legend_opts=opts.LegendOpts(selected_map={"财政收入": False,}),)

饼图

# 获取指定年份的图表
def get_year_overlap_chart(year: int) -> Bar:bar = (Bar().add_xaxis(xaxis_data=[item["name"] for item in total_data[year]]).add_yaxis(series_name="财政收入",y_axis=[item["value"] for item in total_data[year]],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="{}年全国各省财政收入".format(year), subtitle="数据来源：全国各省财政收入.xlsx"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="shadow"),legend_opts=opts.LegendOpts(selected_map={"财政收入": False,}),))return bar# 生成时间轴的图
timeline = Timeline()for y in years:timeline.add(get_year_overlap_chart(year=y), time_point=str(y))# 设置时间轴自动播放等属性
timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=1000)
timeline.render("finance_indices_2002.html")
#%%
from pyecharts.charts import Line, Timeline
from pyecharts import options as opts# 获取指定年份的图表
def get_year_overlap_chart(year: int) -> Line:line = (Line().add_xaxis(xaxis_data=[item["name"] for item in total_data[year]]).add_yaxis(series_name="财政收入",y_axis=[item["value"] for item in total_data[year]],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="{}年全国各省财政收入".format(year), subtitle="数据来源：全国各省财政收入.xlsx"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="shadow"),legend_opts=opts.LegendOpts(selected_map={"财政收入": False,}),)