前言:
Echarts
是百度开源的一款数据可视化 JS 工具,数据可视化类型十分丰富,但是得通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行。
作为工作中常用 Python 的选手,不能不知道这款数据可视化插件的强大。那么,能否在 Python 中也能用到 Echarts 的功能呢?寻找中惊喜地发现了 pyecharts
,只需在python中安装该模块即可使用。
安装:
常用的pip安装包一键安装pyecharts
pyecharts安装命令:
- ython -m pip install pyecharts
-
Python + pyecharts具体应用
结合工作中的项目数据,我选择了 test 项目需求中 hotel_code_new 为 CNSZVS_002,CWSWS_003
对应2019年12个月指标为 RNs 的数据做可视化展示与分析。
1.Hive数据库查询sql
hive_sql内容如下:
- # sql中所使用的部分语法为hive sql中常规的语法,与mysql有所不同,请注意。
- select rrrd1.hotel_code_new as hotel_code_new
- ? ? ? ,dda.natural_date as natural_date
- ? ? ? ,nvl(rrrd.room_nights, 0) as room_nights
- ?from ( select distinct substr(natural_dt,1,7) as natural_date?
- ? ? from dws.dws_test_date_calendar
- ? ? where dt_year='2019'
- ? ? ? ? )dda
- ? ? ? ? left join?
- ? ? ? ? ?(select 'CNSZVS_002' hotel_code_new
- ? ? ? ? ? ? UNION all select ?'CWSWS_003' hotel_code_new
- ? ? ? )rrrd1
- ? ? ? ? left join
- ? ? ? ? ?(select ?hotel_code_new
- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ,substr(stay_date,1,7) as stay_date
- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ,sum(number_of_room_nights) as room_nights
- ? ? ? ? ? ? ? ? from dwm.dwm_test_resvs_rom_daily_df
- ? ? ? ? ? ? ? ? where dt='2021-10-24'
- ? ? ? ? ? ? ? ? and hotel_code_new in(CNSZVS_002', 'CWSWS_003')
- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? and resv_status in('CHECKEDSSSIN','CHECKEDSSSOUT')
- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? and substr(stay_date,0,4) = '2019'?
- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? group by hotel_code_new,substr(stay_date,1,7)
- ? ? ? ? )rrrd?
- ? ? ? ? on dda.natural_date = rrrd.stay_date?
- ? ? ? ? and rrrd1.hotel_code_new=rrrd.hotel_code_new
- ? ? ? ? order by rrrd.hotel_code_new;
2.Python代码实现—柱状图
- from impala.dbapi import connect
- import warnings
-
- #数据仓库数据获取准备
- def hive_connect(sql):
- ? ? warnings.filterwarnings('ignore')
- ? ? config_hive_beta = {
- ? ? ? ? 'host': '10.7.0.12', ?#hive的host地址
- ? ? ? ? 'port': 10000, ? ?#hive的端口号
- ? ? ? ? 'user': 'hive', ? ?#hive的username
- ? ? ? ? 'password': 'hive', ? ?#hive的password
- ? ? ? ? 'database': 'tmp', ? ? #hive中需要查询的数据库名
- ? ? ? ? 'auth_mechanism': 'PLAIN' #hive的hive-site.xml配置文件中获取
- ? ? }
- ? ? conn = connect(**config_hive_beta)
- ? ? cursor = conn.cursor()
- ? ? cursor.execute(sql)
- ? ? hive_all_data = cursor.fetchall()
- ? ? return hive_all_data
-
-
- # all_data = hive_connect(hive_sql)
- # 通过调用hive_connect方法获取到的数据库查询结果数据如all_data列表所示
- all_data = [('CNSZVS_002', '2019-01', 0), ('CNSZVS_002', '2019-02', 0), ('CNSZVS_002', '2019-03', 0),
- ? ? ? ? ? ? ('CNSZVS_002', '2019-04', 0), ('CNSZVS_002', '2019-05', 0), ('CNSZVS_002', '2019-06', 2353),
- ? ? ? ? ? ? ('CNSZVS_002', '2019-07', 2939), ('CNSZVS_002', '2019-08', 5148), ('CNSZVS_002', '2019-09', 3850),
- ? ? ? ? ? ? ('CNSZVS_002', '2019-10', 4973), ('CNSZVS_002', '2019-11', 5467), ('CNSZVS_002', '2019-12', 4742),
- ? ? ? ? ? ? ('CWSWS_003', '2019-01', 5914), ('CWSWS_003', '2019-02', 4434), ('CWSWS_003', '2019-03', 6003),
- ? ? ? ? ? ? ('CWSWS_003', '2019-04', 6611), ('CWSWS_003', '2019-05', 6586), ('CWSWS_003', '2019-06', 5840),
- ? ? ? ? ? ? ('CWSWS_003', '2019-07', 6624), ('CWSWS_003', '2019-08', 7001), ('CWSWS_003', '2019-09', 5792),
- ? ? ? ? ? ? ('CWSWS_003', '2019-10', 6898), ('CWSWS_003', '2019-11', 6944), ('CWSWS_003', '2019-12', 5404)]
-
- # 从pyecharts模块导入柱状图-Bar
- from pyecharts import Bar
- # 设置横轴行名,这里使用12个月份的英文简称
- columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
- # 分别新建2个空list用于存储每个月份对应的RNs的值
- CNSZVS_002 = []
- CWSWS_003 = []
-
- for i in all_data:
- ? ? if i[0] == 'CNSZVS_002':
- ? ? ? ? CNSZVS_002.append(i[2])
- ? ? elif i[0] == 'CWSWS_003':
- ? ? ? ? CWSWS_003.append(i[2])
- ? ? else:
- ? ? ? ? pass
- # 设置柱状图的主标题与副标题
- bar = Bar("柱状图", "Test需求—2019年的RNs")
- # 添加柱状图的数据及配置项-求平均值、最大值、最小值
- bar.add("CNSZVS_002", columns, CNSZVS_002, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
- bar.add("CWSWS_003", columns, CWSWS_003, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
- # 在本py文件同级目录下生成名为render.html的本地文件(默认为.html文件)
- bar.render()
- # 也可设置成指定的路径用于保存html文件
- #bar.render(r"D:bar_render.html")
柱状效果图展示:

生成的柱状效果图是html
格式的,可以在浏览器中打开查看,在浏览器中支持下载成图片格式到本地,并且点击图例即可置灰对应的图例,同时隐藏图例对应的柱状图数据,
如下图所示:

3.Python代码实现—饼状图
注意:数据准备部分的代码与柱状图一样,这里只展示饼状图特有的代码
- # 从pyecharts模块中导入饼图Pie
- from pyecharts import Pie
- # 设置主标题与副标题,标题设置居中,设置宽度为1000
- pie = Pie("饼状图", "Test需求—2019年的RNs", title_pos='left', width=1000)
- # 使用add导入数据,设置坐标位置为【20,50】,上方的colums选项取消显示
- pie.add("CNSZVS_002", columns, CNSZVS_002, center=[20, 50], is_legend_show=True)
- # 使用add导入数据,设置坐标位置为【75,50】,上方的colums选项正常显示
- pie.add("CWSWS_003", columns, CWSWS_003, center=[75, 50], is_legend_show=False, is_label_show=True)
- # 保存图表
- pie.render()
饼状效果图展示——隐藏所占百分比

饼状效果图展示——展示所占百分比

4.Python代码实现—箱型图
- # 从pyecharts模块导入箱型图Boxplot
- from pyecharts import Boxplot
- boxplot = Boxplot("箱型图", "Test需求—2019年的RNs")
- x_axis = ['CNSZVS_002', 'CWSWS_003']
- y_axis = [CNSZVS_002, CWSWS_003]
- # prepare_data方法可以将数据转为嵌套的 [min, Q1, median (or Q2), Q3, max]
- yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis)
- boxplot.add("2019年RNs统计", x_axis, yaxis)
- boxplot.render()
箱型图效果展示:

5.Python代码实现—折线图
- from pyecharts import Line
- line = Line("折线图", "Test需求—2019年的RNs")
- # is_label_show属性是设置上方数据是否显示
- line.add("CNSZVS_002", columns, CNSZVS_002, is_label_show=True)
- line.add("CWSWS_003", columns, CWSWS_003, is_label_show=True)
- line.render()
折线图效果展示:

6.Python代码实现—雷达图
- from pyecharts import Radar
- radar = Radar("雷达图", "Test需求—2019年的RNs")
- # 由于雷达图传入的数据得为多维数据,需要将list再进行list转换一次
- CNSZVS_002 = [CNSZVS_002]
- CWSWS_003 = [CWSWS_003]
- # 设置column的最大值,为了雷达图更为直观,这里的月份最大值设置依据真实数据的值来设置,因此各个月份有所不同
- schema_diff = [
- ? ? ("Jan", 7000), ("Feb", 5000), ("Mar", 6500),
- ? ? ("Apr", 7000), ("May", 7000), ("Jun", 6200),
- ? ? ("Jul", 6800), ("Aug", 7200), ("Sep", 6000),
- ? ? ("Oct", 7300), ("Nov", 7500), ("Dec", 6000)
- ]
- # 传入坐标
- radar.config(schema_diff)
- radar.add("CNSZVS_002", CNSZVS_002)
- # 一般默认为同一种颜色,这里为了便于区分,需要设置item的颜色
- radar.add("CWSWS_003", CWSWS_003, item_color="#1C86EE")
- radar.render()
雷达效果图展示:

7.Python代码实现—散点图
- from pyecharts import Scatter
- scatter = Scatter("散点图", "Test需求—2019年的RNs")
- # xais_name是设置横坐标名称,这里由于显示问题,还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置
- scatter.add("CWSWS_003&CNSZVS_002 RNs的散点分布", CNSZVS_002, CWSWS_003, xaxis_name="CNSZVS_002", yaxis_name="CWSWS_003", yaxis_name_gap=40)
- scatter.render()
散点图效果展示:

总结:
- 准备符合要求的数据及其格式
- 导入对应图表所使用的包
- add()方法:主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项
- render()方法:用于保存生成的图表
到此这篇关于Python 数据可视化神器Pyecharts绘制图像练习的文章就介绍到这了,更多相关Python 数据可视化神器Pyecharts内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!