Python机器学习---Pyecharts制作可视化大屏

ECharts是由百度开源的基于JS的商业级数据图表库，有很多现成的图表类型和实例，而Pyecharts则是为了方便我们使用Python实现ECharts的绘图。使用Pyecharts制作可视化大屏，可以分为两步：

1、使用分别Pyecharts分别制作各类图形；

2、使用Pyecharts中的组合图表功能，将所有图片拼接在一张html文件中进行展示。

小五认为影响大屏美观最重要的两个因素就是：配色和布局！在本文中，会特意强调这两点

Pyecharts可视化

本文缩减了图表，只选用2020东京奥运会各国金牌分布图、2020东京奥运会奖牌榜详情、2020东京奥运会中国各项目获奖详情。

这类图表都很简单，参照官方文档直接复制示例就可以学习。图表配色都使用的Pyecharts默认颜色，大家实际使用时尽量形成自己的风格。

• 爬取数据

import requests
import pandas as pd
from pprint import pprint
url = 'https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/total-table/15/110000004609'
data1 = requests.get(url).json()
pprint(data1)
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Map世界地图

Pyecharts绘制世界地图时，名称必须是英文。所以我们在前文中引入了国家名称中英文对照表，左连接形成了df1：

df1 = pd.DataFrame()
for info in data1['body']['allMedalData']:
    name = info['countryName']
    name_id = info['countryId']
    rank = info['rank']
    gold = info['goldMedalNum']
    silver = info['silverMedalNum']
    bronze = info['bronzeMedalNum']
    total = info['totalMedalNum']
    # 组织数据
    orangized_data = [[name,name_id,rank,gold,silver,bronze,total]]
    # 然后追加df
    df1 = df1.append(orangized_data)
df1.columns = ['名称', 'ID', '排名', '金牌', '银牌', '铜牌', '奖牌总数']
df1
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url = 'https://app-sc.miguvideo.com/vms-livedata/olympic-medal/detail-total/15/110000004609'
data2 = requests.get(url).json()
pprint(data2)
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df2 = pd.DataFrame()
for info in data2['body']['medalTableDetail']:
    english_name = info['countryName']
    name_id = info['countryId']
    award_time = info['awardTime']
    item_name = info['bigItemName']
    sports_name = info['sportsName']
    medal_type = info['medalType']
    # 组织数据
    orangized_data = [[english_name,name_id,award_time,item_name,sports_name,medal_type]]
    # 然后追加df
    df2 = df2.append(orangized_data)
df2.columns = ['英文缩写', 'ID', '获奖时间', '项目名', '运动员', '金牌类型']
df2
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• 数据预处理

with open("国家名中英文对照表.txt","r",encoding="utf-8") as f:
    x = f.read()

df3 = pd.DataFrame()
for i in x.split("\n"):
    x = i.split("：")[0].strip()
    y = i.split("：")[1].strip()
    orangined_data = [[x,y]]
    df3 = df3.append(orangined_data)
df3.columns = ["名称","英文名称"]
df3.to_excel("国家名中英文对照表.xlsx",index=None)
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df4 = pd.merge(df1,df3,on="名称",how="left")
df4.head(10)
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df5 = df2
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df6 = pd.merge(df4,df5,on="ID",how="left")
df6.head(10)
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df6
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x = {"获奖名次":["金牌","银牌","铜牌"],"金牌类型":[1,2,3]}
df7 = pd.DataFrame(x)
df7
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df8 = pd.merge(df6,df7,on="金牌类型",how="left")
df8.head(10)
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df4.head(10)
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• Pyecharts可视化

单独提取英文名称和奖牌总数两列数据，用来可视化。

data_list=[[i,j] for i,j in zip(df4['英文名称'],df4['奖牌总数'])]
data_list[:5]
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数据准备好了，开始利用pyecharts绘制世界地图。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

c = (
    Map()
    .add("", data_list, "world",
          is_map_symbol_show=False,
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国总奖牌分布图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100)
    )
)

c.render_notebook()
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非常简单

• 金牌总数

data_list1=[[i,j] for i,j in zip(df4['英文名称'],df4['金牌'])]
data_list1[:5]
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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

c = (
    Map()
    .add("", data_list1, "world",
         is_map_symbol_show=False,
         )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国金牌分布图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100)
    )
)

c.render_notebook()
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• 银牌总数

data_list2=[[i,j] for i,j in zip(df4['英文名称'],df4['银牌'])]
data_list2[:5]
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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

c = (
    Map()
    .add("", data_list2, "world",
         is_map_symbol_show=False,
         )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国银牌分布图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100)
    )
)

c.render_notebook()
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柱状图、饼图

柱状图（Bar）

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

c = (
    Bar()
    .add_xaxis(df4['名称'].head(25).tolist())
    .add_yaxis("金牌", df4['金牌'].head(25).tolist(), stack="stack1")
    .add_yaxis("银牌", df4['银牌'].head(25).tolist(), stack="stack1")
    .add_yaxis("铜牌", df4['铜牌'].head(25).tolist(), stack="stack1")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside", font_size=12, color='#FFFFFF'))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会奖牌榜详情"),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_='category',
                                              axislabel_opts=opts.LabelOpts(
                                                  rotate=45),
                                              )))
c.render_notebook()
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饼图（Pie）

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

c = (
    Pie()
    .add("", [['跳水', 12], ['射击', 11], ['举重', 8], ['竞技体操', 8], ['乒乓球', 7], ['游泳', 6], ['羽毛球', 6], ['田径', 5], ['静水皮划艇', 3], ['蹦床体操', 3], ['自由式摔跤', 3], ['赛艇', 3], ['空手道', 2], ['拳击', 2], ['帆船', 2], ['花样游泳', 2], ['跆拳道', 1], ['场地自行车赛', 1], ['古典式摔跤', 1], ['击剑', 1], ['三人篮球', 1]],
         center=["50%", "60%"],)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
c.render_notebook()
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这样需要用到的三张图表就绘制好了。

Pyecharts组合图表

Pyecharts进行可视化大屏第二步就是组合图表，大致可分为四类：

• Grid：并行多图
• Page：顺序多图
• Tab：选项卡多图
• Timeline：时间线轮播多图
  官方文档：Pyecharts
  这里用Page（顺序多图）居多，在组合图表之前，还要先把前面的图表绘制代码改为函数。

def map_world() -> Map:
    c = (
        Map(init_opts=opts.InitOpts(chart_id=2, bg_color='#ADD8E6'))
        .add("", data_list, "world",
             is_map_symbol_show=False,
             )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国金牌分布图"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100)
        )
    )
    return c
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顺便还在其中增加了背景颜色bg_color、图表IDchart_id，后者用于多图表时定位区分。背景颜色的话，我选择了淡蓝色#ADD8E6。后续图片的布局是根据图表ID的对应关系进行布局，所以每张图都要分别设置其id。
接着使用page = Page(layout= Page.DraggablePageLayout)模式对图片进行展示，这一步是为了调整布局。

page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, page_title="2020东京奥运会奖牌榜")

# 在页面中添加图表
page.add(
    title(),
    map_world(),
    bar_medals(),
    pie_china(),)

page.render('test.html')
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调用绘制函数后生成一个 test.html 文件。

打开后可以其中的图片进行拖拽，来实现自定义布局。

对图片布局完毕后，要记得点击左上角“save config”对布局文件进行保存。

点击后，本地会生成一个chart_config.json的文件，这其中包含了每个图表ID对应的布局位置。

最后，调用保存好的布局文件，重新生成html。

运行下面这行代码。

page.save_resize_html('test.html', cfg_file='chart_config.json', dest='奥运.html')
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其中test.html 为生成的所有图表的文件、chart_config.json 为下载的布局文件、奥运.html 为布局好的的仪表盘文件、打开仪表奥运.html：

这样就实现了一次数据可视化——大屏展示。

但还有还有很多不足之处，比如若图表配色没有特殊去做调整。

整张大屏只是一个静态的展示，而非具有商业场景的数据仪表盘。

真正的数据大屏往往更喜欢用BI软件生成，能够实现图、表、切片器之间交叉筛选，希望以后有机会能用Python使用制作出来。