跟小白学Python数据分析——绘制条形图

本文继续采用PyEcharts v1.x版本进行绘制条形图。
注：PyEcharts分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本，v0.5.x 和 v1.x 间不兼容，v0.5.x是基于Python2.7+、3.4+版本开发的，而v1.x是一个全新的版本，它是基于Python3.6+版本开发的，另外经PyEcharts开发团队决定，0.5.x 版本将再也不进行维护。

绘制的条形图效果是这样的：

没有安装PyEcharts的，先安装PyEcharts：

# 请安装1.7.1版pyecharts模块，不要安装最新的版本，不兼容
pip install pyecharts==1.7.1

安装好PyEcharts以后，就能够将须要使用的模块进行导入：

#导入须要使用的模块
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
import pandas as pd

导入数据：

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

长按识别下方二维码，并关注公众号
回复“DTX”获取案例数据

条形图绘制前须要再进行列表的翻转，以达到从上到下是降序排列，大家能够试试不翻转的操做，绘制出的条形图是怎样的，咱们先来翻转列表。

# 只取前10个数据，并转为列表格式
x=data.省份[:10].tolist()
y=data.新增[:10].tolist()

# 翻转列表
x.reverse()
y.reverse()

而后开始绘制条形图，条形图绘制是在柱形图基础上增长2行代码，接下来就能够绘制条形图了：

c = (
    #建立柱图对象，并设置大小，也能够不设置，直接使用默认大小便可
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
    #设置X轴数据系列
    .add_xaxis(x)
    #设置Y轴数据系列及显示颜色
    .add_yaxis("", y)
    # x轴和y轴转换
    .reversal_axis()
    # 设置标签位置
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
    # 设置图表标题及位置
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="新增TOP10",pos_left="center"))
    #经过render()方法将柱图渲染为html
    .render("条形图.html")
)

其余设置条形颜色、增长数据系列的操做都是跟柱形图同样的。就再也不介绍了，本身翻看下绘制柱形图的文章。
是否是so easy 呢？

若是你喜欢本文，能够点击右下角在看
若是你在跟着学习，请在留言区留言：打卡
若是你刚看到本文，能够查看本系列历史文章跟着学习：
跟小白学Python数据分析——Anaconda安装
跟小白学Python数据分析——使用spyder
跟小白学Python数据分析——数据导入1
跟小白学Python数据分析——数据导入2
跟小白学Python数据分析——描述性统计分析
跟小白学Python数据分析——分组分析
跟小白学Python数据分析——列表
跟小白学Python数据分析——数据框
跟小白学Python数据分析——记录抽取
跟小白学Python数据分析——记录合并
跟小白学Python数据分析——数据导出
跟小白学Python数据分析——For循环
跟小白学Python数据分析——批量合并CSV文件
跟小白学Python数据分析——批量拆分Excel文件
跟小白学Python数据分析——提取PDF表格数据
跟小白学Python数据分析——批量提取PDF表格数据
跟小白学Python数据分析——绘制饼图、圆环图
跟小白学Python数据分析——绘制仪表盘
跟小白学Python数据分析——绘制水球图
跟小白学Python数据分析——绘制词云图
跟小白学Python数据分析——绘制柱形图

长按识别下方二维码，并关注公众号