COVID19 data 数据集分析 （4） --Bar Race (python制做动态排名视频）

时间  2020-05-31
标签 covid19 covid data 数据 分析 race python 制做 动态 排名 视频 栏目 Python 繁體版
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前言

上一篇咱们对数据进行了从新布局，布局后的数据结构方便咱们进行柱状图可视化以及弹道分析。html

今天咱们来学习使用该数据集执着更酷炫的动态排名视频。python

先看效果：api

一如既往，直奔代码。

准备数据源

数据源就是咱们一直分析的COVID19 data 数据，能够去kaggle 下载。数组

导入咱们所需的库，相比于以前的文章，咱们本次分析会用到animation模块，重点是里面会提供FuncAnimation 类，帮助咱们实现动态图。bash

# coding: utf-8
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
复制代码

pandas 读取数据，这是每篇分析的第一步操做。 简单处理数据，采用groupby 函数将一些国家的各个省份信息合并成该国家的总和。 前一篇文章有详细介绍，此处再也不说明。数据结构

# read data
covid19_data_file = 'data/COVID_19_data.csv'
covid19_data_df = pd.read_csv(covid19_data_file)
# handle the countries data
df_country = covid19_data_df.groupby(
    ['ObservationDate', 'Country/Region']).sum()
df_country.reset_index(inplace=True)
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动态视频思路-FuncAnimation

你们都知道，视频就是一堆堆图像（或者称为帧 frame)在时间轴上连续起来造成的。因此咱们的思路也很简单，制做一个画面，改变画面的内容，重复制做这个画面。ide

matplotlib 已经有这个类：FuncAnimation，它用来重复调用一个函数进行画图。咱们来研究一下它的主要参数，更详细的请参考官方文档。函数

class matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs)[source]¶

复制代码

其中主要的参数：布局

  • fig： 就是matplotlib的Figure 对象。
  • func： 就是须要重复调用的函数。对于咱们这个案例来讲，须要重复的事情就是“画（水平）柱状图”。因此咱们须要定义个画水平柱状图的函数。这也是本文的重点。
  • frames： 就是可迭代的对象，假如咱们赋值为整数n，就是用range(n)来创造迭代对象
  • init_func： 相似于func，若是你的第一帧画面须要调用不一样的函数，可选此参数
  • fargs： func 函数的其余参数（除去frames 必须做为第一个位置参数）
  • 其余参数：略

为了调用这个函数，咱们须要准备好各个参数。post

  • 采用subplots 建立Figure 对象，命名为fig。
  • 调用datetime，设置须要动态显示的起止日期，而且计算出delta 时间。该值咱们将做为frames 参数传递给FuncAnimation函数。
  • 剩下就是重中之重，func 函数以及fargs 参数
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
start_date = datetime(2020, 1, 22)
end_date = datetime(2020, 5, 13)
dates_delta = (end_date - start_date).days
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每一帧画面的绘制函数func

先上代码，再作解释。

def mini_bar_chart_frame(
        delta,
        df=None,
        start_date=None,
        date_col=None,
        cat_col=None,
        observe_col=None,
        top_k=10,
        ax=None):
    if start_date is None:
        start_date = datetime(2020, 2, 22)
    date_show = timedelta(days=delta) + start_date
    date_str = date_show.strftime('%m/%d/%Y')
    top_k_df = df[df[date_col].eq(date_str)].sort_values(
        by=observe_col, ascending=False).head(top_k)
    ax.clear()
    # plot horizon bar
    ax.barh(
        top_k_df[cat_col],
        top_k_df[observe_col],
        log=False)
    ax.invert_yaxis()  # to make the biggest in the top
    #dx = np.log(top_k_df[observe_col].max()) / 200
    for i, (value, name) in enumerate(
            zip(top_k_df[observe_col], top_k_df[cat_col])):
        ax.text(
            value - 20,
            i,
            name,
            size=10,
            weight=600,
            ha='right',
            va='center')
        ax.text(
            value + 0.1,
            i,
            f'{value:,.0f}',
            size=10,
            ha='left',
            va='center')
    ax.text(
        1,
        0.1,
        date_str,
        transform=ax.transAxes,
        size=40,
        ha='right',
        weight=800)
    ax.set_yticks([])  # we have label on the top of bar
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代码中咱们主要实现一下内容：

  • 整理数据，选出天天top10的国家，而且降序排列
  • 绘制barh，水平绘制时，须要反转y轴，使得最大值排在第一位。也就是上图中第1部份内容绘制完毕
  • 添加国家名称以及对应的确诊数据。也就是上图中第2 和第3部份内容
  • 添加大写的日期，放在右下角，也就是图中第4部分
  • 里面还有一些细节，好比取消掉y轴的标签

函数准备好了，下面咱们就将函数的对应的参数传递给FuncAnimation。

fargs = (df_country,
         start_date,
         'ObservationDate',
         'Country/Region',
         'Confirmed',
         10,
         ax)
animator = animation.FuncAnimation(
    fig,
    mini_bar_chart_frame,
    frames=dates_delta,
    fargs=fargs,
    interval=1000,
    repeat=False)
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咱们也可使用如下代码将其保存为本地mp4格式。

writer = animation.writers['ffmpeg']
writer = writer(fps=1)
animator.save('mini_covid_bar_race.mp4', writer=writer)
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咱们看一下上述代码的输出结果，这里我将视频转成gif以作演示。基本效果已经成型，应该算是很经典的动态排名了。

来点更炫的（彩色+动态文字+xkcd）

彩色柱状图

给柱状图添加颜色，应该很好处理。barh 函数带有color 参数，这里仅仅须要注意传入的颜色须要是类数组的格式。 小技巧：

  • 因为咱们没法为全部的国家定义颜色，所以这里咱们采用定义一个dict颜色集，里面定义主要国家的颜色，而后对于没有定义在dict中的国家，颜色采用默认。颜色代码的获取能够从不少网站查询和复制。
color_dict = {'Mainland China': '#e63946',
              'US': '#ff006e',
              'Italy': '#02c39a',
              'Span': '#f4a261',
              'UK': '#3a86ff',
              'Germany': '#370617',
              'France': '#3a86ff',
              'Japan': '#d8e2dc',
              'Iran': '#fec89a',
              'Russia': '#dc2f02'}
# barh 中的color 参数为：
# color=[
# color_dict.get(
# x,
# "#f8edeb") for x in top_k_df[cat_col]],
复制代码

添加动态文字

这里我添加了一些文字来给视频作注释。好比3月15日，中国捐给西班牙50万个口罩。

  • 之因此用英文，是由于最初这个视频是我放在facebook上给老外看的。

  • 第二个缘由，是由于中文须要一些字体支持。

实现动态文字添加的思路很简单，就是ax.text 函数。实现方法相似于咱们的国家标签以及确诊数的标签。 

timeline_event = {
    '01/30/2020': 'WuHan declared lockdown.',
    '01/31/2020': 'Italian suspended all flights from China',
    '02/02/2020': 'Trump restricts on any foreigners from entering the U.S',
    '03/13/2020': 'China sent medical supplies to Italy',
    '03/15/2020': 'China donated 500,000 facemasks to Spain',
    '03/19/2020': 'USA suspended visa services worldwide.',
    '05/12/2020': 'America first(LOL).'
}
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添加xkcd 效果

xkcd 是啥？ 只不过一个漫画名称而已，很差发音，也不是缩写。对于matplotlib 来讲，xkcd 就指的相似于漫画的的效果。通俗讲就是“线条抖啊抖啊抖~~~~” 代码很简单就一行：

with plt.xkcd():
        把全部plt相关的代码放在这个with 里面
复制代码

完整的func 函数

除了添加颜色，动态文字以及“抖啊抖”的效果，咱们还作了一些细节处理，好比调整字体颜色，字号等小细节。

def xkcd_bar_chart_frame(
        delta,
        df=None,
        start_date=None,
        date_col=None,
        cat_col=None,
        observe_col=None,
        top_k=10,
        color_dict=None,
        ax=None):

    if start_date is None:
        start_date = datetime(2020, 2, 22)
    date_show = timedelta(days=delta) + start_date
    date_str = date_show.strftime('%m/%d/%Y')
    top_k_df = df[df[date_col].eq(date_str)].sort_values(
        by=observe_col, ascending=False).head(top_k)
    with plt.xkcd():
        ax.clear()
        # plot horizon bar
        ax.barh(
            top_k_df[cat_col],
            top_k_df[observe_col],
            color=[
                color_dict.get(
                    x,
                    "#f8edeb") for x in top_k_df[cat_col]],
            log=False,
            left=1)
        ax.invert_yaxis()  # to make the biggest in the top
        #dx = np.log(top_k_df[observe_col].max()) / 200
        for i, (value, name) in enumerate(
                zip(top_k_df[observe_col], top_k_df[cat_col])):
            ax.text(
                value - 20,
                i,
                name,
                size=10,
                weight=600,
                ha='right',
                va='center')
            ax.text(
                value + 0.1,
                i,
                f'{value:,.0f}',
                size=10,
                ha='left',
                va='center')
        ax.text(
            1,
            0.1,
            date_str,
            transform=ax.transAxes,
            color='#f8edeb',
            size=40,
            ha='right',
            weight=800)
        ax.text(
            0.5,
            1.1,
            'Covid-19',
            transform=ax.transAxes,
            size=14,
            color='#f8edeb')
        ax.text(
            0.2,
            0.05,
            timeline_event.get(date_str, ''),
            transform=ax.transAxes,
            size=20,
            color='#06d6a0')
        ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))
        ax.xaxis.set_ticks_position('top')
        ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)
        ax.set_yticks([])
        ax.margins(0, 0.01)
        ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-')
        ax.set_axisbelow(True)
        plt.box(False)
复制代码

从新调用这个新的func来制做动画。

fargs = (df_country,
         start_date,
         'ObservationDate',
         'Country/Region',
         'Confirmed',
         10,
         color_dict,
         ax)
animator = animation.FuncAnimation(
    fig,
    xkcd_bar_chart_frame,
    frames=dates_delta,
    fargs=fargs,
    interval=1000,
    repeat=False)
复制代码

最后咱们来看一下咱们更新后的动画效果。ps. 眼看着中国从top10中消失，眼看着America First。

Tips

保存为MP4格式须要电脑安装ffmep 编码/解码器，安装好的ffmpeg_path须要添加到matplotlibrc 参数下。

# add ffmpeg path to matplotlibrc
plt.rcParams['animation.ffmpeg_path'] = r'your_path\ffmpeg-20200323-ba698a2-win64-static\ffmpeg-20200323-ba698a2-win64-static\bin\ffmpeg.exe'

复制代码

总结

本文中咱们继续使用covid19的数据来进行可视化分析。咱们采用python 制做了酷炫的动态排名。 定义的函数能够套用在其余数据集中用于制做动态排名。 经过本文咱们能够学会：

  • 如何制做动态排名（barh race） 图，以及保存为视频
  • 如何给bar 不一样类别赋予不一样的颜色
  • 若是给画面添加文字
  • 如何是画面显得“抖一抖”

八卦

据说Youtuber 使用Bar race 制做视频，月入50万。

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