1.背景
利用上海市7000+办公楼项目，包括项目名称，地理位置，每天的租金，建筑面积和项目所在的商圈，现在要让这些项目按经纬度落位到地图上去，并且按颜色显示租金的高低，之前比较多的事操作ArcGIS软件来做，这一次，准备试试pyecharts模块，直接用python脚本生成。
2.效果图
效果图大致如下：
3.完整代码
- import pandas as pd #导入数据分析模块
- from pyecharts.charts import Geo #导入地理信息处理模块
- from pyecharts import options as opts ?#配置
- from pyecharts.render import make_snapshot #快照
- from snapshot_selenium import snapshot?
- from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType #全局配置
-
- data=pd.read_excel("D:\数有引力\魔都商圈\办公项目.xlsx") ?#读取数据
- geo_sight_coord={data['项目名称'][i].strip(): [data['经度'][i], data['纬度'][i]] for i in range(len(data))} #构造位置字典数据
- data_pair=[(data['项目名称'][i].strip(), data['日租金'][i]) for i in range(len(data))] #构造项目租金数据
-
- g=Geo() #地理初始化
- g.add_schema(maptype="上海") #限定上海市范围
- for key, value in geo_sight_coord.items(): #对地理点循环
- ? ? g.add_coordinate(key, value[0], value[1]) #追加点位置
-
- g.add("", data_pair, symbol_size=2) #追加项目名称和租金
- g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), type='scatter') ?#星散点图scatter
-
- pieces = [
- ? ? ? ? {'max': 3, 'label': '<3', 'color': '#00B2EE'},
- ? ? ? ? {'min': 3, 'max': 6, '3~6': 'love', 'color': '#71C671'},
- ? ? ? ? {'min': 6, 'max': 10, '6~10': 'always', 'color': '#CD4F39'},
- ? ? ? ? {'min': 10, ?'label': '10+', 'color': '#FF0000'} # 有下限无上限
- ? ? ? ? ?]
-
- g.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces), title_opts=opts.TitleOpts(title="办公项目分布")) #办公项目分布图
-
- make_snapshot(snapshot, g.render("上海市办公项目.html"), "上海市办公项目.png") #渲染成html格式和png格式
4.代码解读
整个流程包括pandas读取数据和处理，geo生成地图和向地图添加数据，渲染地图，这里主要介绍处理数据两点
1，项目名称，项目经度，项目纬度三个字段构成一个字典类型数据
- geo_sight_coord={data['项目名称'][i].strip(): [data['经度'][i], data['纬度'][i]] for i in range(len(data))}?
每个地理数据格式如下：
- {"新桥大厦": 121.472534, 31.246122}
2，项目租金数据通过如下语句构造成元组
- data_pair=[(data['项目名称'][i].strip(), data['日租金'][i]) for i in range(len(data))]
每个项目租金数据格式如下：
到此这篇关于利用pyecharts绘制地理散点图的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts绘制散点图内容请搜索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！
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