跟小白學Python數據分析——繪製條形圖

本文繼續採用PyEcharts v1.x版本進行繪製條形圖。
注：PyEcharts分爲 v0.5.x 和 v1.x 兩個大版本，v0.5.x 和 v1.x 間不兼容，v0.5.x是基於Python2.7+、3.4+版本開發的，而v1.x是一個全新的版本，它是基於Python3.6+版本開發的，另外經PyEcharts開發團隊決定，0.5.x 版本將再也不進行維護。

繪製的條形圖效果是這樣的：

沒有安裝PyEcharts的，先安裝PyEcharts：

# 請安裝1.7.1版pyecharts模塊，不要安裝最新的版本，不兼容
pip install pyecharts==1.7.1

安裝好PyEcharts以後，就能夠將須要使用的模塊進行導入：

#導入須要使用的模塊
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
import pandas as pd

導入數據：

data = pd.read_excel('D:/python/yq/xgyq.xlsx',sheet_name='1')
#按新增字段進行降序
data = data.sort_values(by=['新增'],ascending=[False])

長按識別下方二維碼，並關注公衆號
回覆「DTX」獲取案例數據

條形圖繪製前須要再進行列表的翻轉，以達到從上到下是降序排列，大家能夠試試不翻轉的操做，繪製出的條形圖是怎樣的，咱們先來翻轉列表。

# 只取前10個數據，並轉爲列表格式
x=data.省份[:10].tolist()
y=data.新增[:10].tolist()

# 翻轉列表
x.reverse()
y.reverse()

而後開始繪製條形圖，條形圖繪製是在柱形圖基礎上增長2行代碼，接下來就能夠繪製條形圖了：

c = (
    #建立柱圖對象，並設置大小，也能夠不設置，直接使用默認大小便可
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
    #設置X軸數據系列
    .add_xaxis(x)
    #設置Y軸數據系列及顯示顏色
    .add_yaxis("", y)
    # x軸和y軸轉換
    .reversal_axis()
    # 設置標籤位置
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
    # 設置圖表標題及位置
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="新增TOP10",pos_left="center"))
    #經過render()方法將柱圖渲染爲html
    .render("條形圖.html")
)

其餘設置條形顏色、增長數據系列的操做都是跟柱形圖同樣的。就再也不介紹了，本身翻看下繪製柱形圖的文章。
是否是so easy 呢？

若是你喜歡本文，能夠點擊右下角在看
若是你在跟着學習，請在留言區留言：打卡
若是你剛看到本文，能夠查看本系列歷史文章跟着學習：
跟小白學Python數據分析——Anaconda安裝
跟小白學Python數據分析——使用spyder
跟小白學Python數據分析——數據導入1
跟小白學Python數據分析——數據導入2
跟小白學Python數據分析——描述性統計分析
跟小白學Python數據分析——分組分析
跟小白學Python數據分析——列表
跟小白學Python數據分析——數據框
跟小白學Python數據分析——記錄抽取
跟小白學Python數據分析——記錄合併
跟小白學Python數據分析——數據導出
跟小白學Python數據分析——For循環
跟小白學Python數據分析——批量合併CSV文件
跟小白學Python數據分析——批量拆分Excel文件
跟小白學Python數據分析——提取PDF表格數據
跟小白學Python數據分析——批量提取PDF表格數據
跟小白學Python數據分析——繪製餅圖、圓環圖
跟小白學Python數據分析——繪製儀表盤
跟小白學Python數據分析——繪製水球圖
跟小白學Python數據分析——繪製詞雲圖
跟小白學Python數據分析——繪製柱形圖

長按識別下方二維碼，並關注公衆號