帮你拿下数据可视化|从零开始的Pyecharts

Original 爬虫俱乐部 Stata and Python数据分析 2022-03-15

本文作者：任哲，中南财经政法大学经济学院
本文编辑：张孟晗
技术总编：王子一

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大家好，经常浏览爬虫俱乐部推文的小伙伴们应该知道，在涉及到数据可视化的推文中我们对Pyecharts是存在偏爱的。在过去的推文中，我们使用Pyecharts绘制了无数个效果一流的图表。但有一点很可惜，就是小伙伴们不能将代码拿去直接套用在自己的数据之上。不过这也是没办法的，毕竟在写推文时标题的位置，字体的大小，图案的颜色等等参数是根据各个作者自己的偏好来设定的。所以简单粗暴的拿来主义是不现实的，尽管我们也推荐大家去学习官方的Pyecharts配置文档(https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro)从而实现自己的个性化需求，可根据一些交流经验，对于Python初学者来说啃下这些配置文档还是非常吃力的。因此，爬虫俱乐部将推出从零开始的Pyecharts系列，来帮助大家降低学习Pyecharts的难度，帮助那些初学者拿下他们第一个数据可视化工具！注：本系列的案例和代码主要来自于官方的Pyecharts配置文档，所有过程均在jupyter notebook中实现。

一、Pyecharts的安装

既然是从零开始，那首先要说的就是如何安装Pyecharts包。Pyecharts的安装很简单，按下Win+R，输入cmd打开命令提示符，然后输入下列代码即可：

pip install pyecharts

如果安装失败，那么就请先观察一下报错原因，如果是缺少一些其他包，那么按照提示安装即可；如果是pip的版本问题，那么请按照下面的命令更新：

python -m pip install --upgrade pip

如果还是安装失败，那么极有可能是网络原因，此时请更换网络或者时间再进行安装。

二、绘制一个简单的图表

安装好Pyecharts包之后，直接开始进行图表的绘制。首先是调用该包，以柱状图为例，代码如下：

from pyecharts.charts import Bar

生成一个柱状图实例，然后通过bar.add_xaxis()和bar.add_yaxis()添加柱状图里横轴和纵轴信息，这些信息以列表的形式添加；此外在Y轴添加的列表前可以填写每一列代表的信息，如“商家A”。最后通过bar.render()生成本地的 HTML 文件。render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件，也可以传入路径参数，如本例。代码如下：

bar = Bar()bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.render("mycharts.html")

可见在当前文件夹下生成了名为mycharts.html的文件。

打开之后如下图所示：

这样一个简单的柱状图就画好了，不过相较于上述写法，Pyecharts的开发者们更倾向于链式调用。链式调用绘制柱状图的代码如下：

bar = ( Bar() .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]))bar.render()

到底是链式调用好还是单独调用好，大家见仁见智，二者作图效果完全一样，选择自己喜欢的即可。

三、Pyecharts的Faker数据

从上面的内容我们可以知道，绘制图表的数据是通过列表传递的。Pyecharts很贴心的提供了一些虚拟的数据为初学者联系使用，通过观察Pyecharts包里faker.py文件，得到的常用Faker数据如下：

#常用的X轴数据Faker.clothes = ["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]Faker.drinks = ["可乐", "雪碧", "橙汁", "绿茶", "奶茶", "百威", "青岛"]Faker.phones = ["小米", "三星", "华为", "苹果", "魅族", "VIVO", "OPPO"]Faker.fruits = ["草莓", "芒果", "葡萄", "雪梨", "西瓜", "柠檬", "车厘子"]Faker.animal = ["河马", "蟒蛇", "老虎", "大象", "兔子", "熊猫", "狮子"]Faker.cars = ["宝马", "法拉利", "奔驰", "奥迪", "大众", "丰田", "特斯拉"]Faker.dogs = ["哈士奇", "萨摩耶", "泰迪", "金毛", "牧羊犬", "吉娃娃", "柯基"]Faker.week = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]

Faker.clock = ['12a','1a','2a','3a','4a','5a','6a','7a','8a','9a','10a','11a','12p','1p','2p','3p','4p','5p','6p','7p','8p','9p','10p','11p']

Faker.provinces = ["广东", "北京", "上海", "江西", "湖南", "浙江", "江苏"]Faker.guangdong_city = ["汕头市", "汕尾市", "揭阳市", "阳江市", "肇庆市", "广州市", "惠州市"]Faker.months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月']Faker.country = ["China","Canada","Brazil","Russia","United States","Africa","Germany"]Faker.choose() #在clothes、drinks、phones、fruits、animal、dogs、week里随机选择

#常用的Y轴数据Faker.values() #随机抽取7个在[20,150]区间内的整数

可以看出，上述的Faker数据都是列表，所以在使用的时候，我们只需要把所选取的数据放入相应的位置即可。代码如下：

from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.faker import Faker

bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.phones) .add_yaxis("某地销量",Faker.values()))bar.render("phones.html")

得到下图：

以上就是本文的全部内容了。今天的内容还比较简单，在以后的推文里，我们将会逐渐深入，告诉大家如何使用配置项options、什么是系列配置项和全局配置项等内容。最终让大家掌握根据官方配置文档来绘制属于自己的图表的方法，敬请期待哦！

最后，我们为大家揭秘雪球网(https://xueqiu.com/)最新所展示的沪深证券和港股关注人数增长Top10。

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