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Python可视化各省近20年地区生产总值数据！

1，数据展示

2，代码绘图

# -*- coding: utf-8 -*-#@Project filename：PythonDemo  time_bar.py#@IDE   ：IntelliJ IDEA#@Author ：ganxiang#@Date   ：2020/05/20 0020 10:06import pandas as pdfrom pyecharts.charts import Timeline,Barfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ThemeTypedef time_bar():    df1 =pd.read_csv("./各省近20年地区生产总值数据.csv",engine='python')    #width="1450px",height="600px"    timeLine2=Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT,width="1450px",height="600px"))    #一，经过数据处理的时间图    #思路：读取数据，因为数据是杂乱的，需要进行排序处理    #1，读取数据并出入字典 2，对字典中的数据按value排序可升序降序排序 3，取出排序好的数据进行画时间图    for i in range(2018,1999,-1):        m=0#通过m的改变获取每一列的值        dd={
   }#存储地区和数据        for k in range(1,32):            data =df1[str(i)+"年"].head(k)[m]            region =df1["地区"].head(k)[m]            m+=1            dd[region]=data        #对字典按值进行排序，升序排序        sortList = sorted(dd.items(),key = lambda x:x[1],reverse = False)        region=[]#接收key        data=[]#接受values        for k,n in sortList:            region.append(k)            data.append(n)        bar=(            Bar()                .add_xaxis(list(region))                .add_yaxis("近20年各省生产总值(单位：亿元)",list(data))                .reversal_axis()                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))  # 系列配置项                .set_global_opts(                # toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                title_opts=opts.TitleOpts("{}年各省生产总值".format(i)),                xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=0,font_size=12,interval=0)),                yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=0,font_size=12,interval=0)),                           )        )        timeLine2.add_schema(play_interval=800)        timeLine2.add(bar,"{}年".format(i))    timeLine2.render("./time_bar.html")    return timeLine2if __name__=='__main__':    time_bar()

3，效果展示

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