我用Python輕松處理36萬條奶茶門店數據可視化 今天小豆培訓網學歷教育小編就來給大家簡單介紹一下。
上一篇介紹了Python可視化教程，這里結合一份數據，通過幾個簡單的圖表，介紹如何使用pyecharts這個非常好用第三方庫做數據可視化。數據方面選擇了幾個主流的奶茶門店：
3.4 熱力圖
根據樣本數據，為了更直觀查看多個主流城市對應奶茶門店的數量，這里推薦使用熱力圖，既有城市和品牌的維度，又有不同顏色區分門店數量的大小，能更好的為讀者展示數據，更容易看懂。
city_array = ['廣州市','深圳市','上海市','北京市','重慶市','成都市','長沙市','杭州市','武漢市']brand_array = ['1點點','益禾堂','CoCo都可','貢茶','蜜雪冰城','奈雪の茶','書亦燒仙草','瑞幸咖啡','喜茶','古茗']value = [[i, j, len(df_new[(df_new['city']==city_array[i]) & (df_new['brand']==brand_array[j])])] for i in range(9) for j in range(10)]c = ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width='1000px', height='700px')) .add_xaxis(city_array) .add_yaxis( "", brand_array, value, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="幾大城市不同品牌門店數量熱力圖"), #visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=False, min_=0,max_=550), ) .render("heatmap_with_label_show.html"))
當然還有另外一種圖可以用于展示，但這里不太合適，就把圖顯示出來就好。為什么介紹熱力圖和桑基圖呢，這里涉及到pyecharts繪圖的一個難點，就是數據格式的問題。不同的圖表，要求的數據格式不一樣，比如柱狀圖只需要xy軸填入list列表即可，有的圖需要在列表中嵌套多個dict字典，在數據量比較少的時候，可以直接聲明數據：
但是數據量多則需要我們根據要求去將dataframe中的數據轉化好，并且注意數值必須是int，而不能是pandas中的int64，否則出來的圖表是空白的，但是不會報錯，這個新手入門比較難debug。
到這里，學完這些，就可以算對pyecharts的入門基礎有一些了解，如果需要繪制出更多炫酷效果的圖表，則需要用到一些前端開發的知識，后續進階我們再介紹。
