京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:Python进阶者
来源:Python爬虫与数据挖掘
前几天有个粉丝【Lethe】问了一道Pyecharts可视化的问题,如下图所示。
后来原始数据和代码都给到了,需要帮忙看看。
下面是她自己的代码,如下所示:
# 可视化部分 import pandas as pd from pyecharts.charts import Map, Page from pyecharts import options as opts # 设置列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 打开文件 df = pd.read_excel('D:python-basepython实训项目文档国内疫情统计表1.xlsx')
locations = [location for location in df['省']]
values = [value for value in df['当前确诊']]
datas1 = list(zip(locations, values))
data2 = df['省']
data2_list = list(data2) # print(data2_list) data3 = df['当前确诊']
data3_list = list(data3) # print(data3_list) data4 = df['疑似确诊']
data4_list = list(data4)
data5 = df['累计确诊']
data5_list = list(data5)
data6 = df['死亡人数']
data6_list = list(data6)
data7 = df['治愈人数']
data7_list = list(data7)
a = (
Map()
.add("当前确诊", datas1, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100),
)
)
b = (
Map()
.add("疑似确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
c = (
Map()
.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
d = (
Map()
.add("死亡人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data6_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
e = (
Map()
.add("治愈人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data7_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(
a,
b,
c,
d,
e,
) # 先生成render.html文件 page.render() # 完成上一步之后把 page.render()这行注释掉 # 然后循行这下面 '''
Page.save_resize_html("render.html",
cfg_file="chart_config.json",
dest="my_test.html")
'''
后来【此类生物】修改了下代码,顺利解决了问题,代码如下所示。
# 可视化部分 import pandas as pd from pyecharts.charts import Map, Page from pyecharts import options as opts # 设置列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 打开文件 df = pd.read_excel('国内疫情统计表1.xlsx')
locations = [] for location in df['省']: if "广西" in location:
location = "广西" if "新疆" in location:
location = "新疆" if "宁夏" in location:
location = "宁夏" if "西藏" in location:
location = "西藏" if "内蒙古" in location:
location = "内蒙古" else:
location = location.strip("省市")
locations.append(location)
values = [value for value in df['当前确诊']]
print(values, locations)
datas1 = list(zip(locations, values)) # data2 = locations
data2_list = list(data2)
print(data2_list)
data3 = df['当前确诊']
data3_list = list(data3) # print(data3_list) data4 = df['疑似确诊']
data4_list = list(data4)
data5 = df['累计确诊']
data5_list = list(data5)
data6 = df['死亡人数']
data6_list = list(data6)
data7 = df['治愈人数']
data7_list = list(data7) # # # a = (
Map()
.add("当前确诊", datas1, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100),
)
) # # # b = (
Map()
.add("疑似确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
c = (
Map()
.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
d = (
Map()
.add("死亡人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data6_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
e = (
Map()
.add("治愈人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data7_list)], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(
a,
b,
c,
d,
e,
) # 先生成render.html文件 page.render() # 完成上一步之后把 page.render()这行注释掉 # 然后循行这下面 '''
Page.save_resize_html("render.html",
cfg_file="chart_config.json",
dest="my_test.html")
'''
顺利解决问题。
其实就是数据处理的问题,关于这个之前有写过文章,惊!Pyecharts作图,发现无数据展示?,感兴趣的可以看下,看完之后就一目了然了。
如果有遇到问题,随时联系我解决,欢迎加入我的Python学习交流群。
大家好,我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一道Pyecharts作图的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31