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Python可视化工具如何实现动态图表

2020-10-23 14:51:58 作者：松鼠爱吃饼干

这篇文章主要介绍了Python可视化工具如何实现动态图表,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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以下文章来源于菜J学Python ，作者J哥

前言

这次呢，我想讲讲地图可视化的内容，以前我也写过用Python的内置库绘制地图，但总感觉不够美观。如何才能在短时间内制作漂亮的可视化地图呢，我觉得Python+可视化工具是不错的选择。

以下动态可视化地图就是J哥亲手绘制，展现了一段时间内广州市企事业单位在网上商城采购商品的分布及随时间的变化。

接下来，将手把手教你如何绘制这个动态图，您可在公众号后台回复「kepler」获取数据集进行测试。

数据准备

第一步，打开并预览一下数据集，共766条采购记录，包含采购时间、采购单位和采购金额3个字段。

1df=pd.read_excel('cc.xls',index=False)2df.head()

第二步，根据采购单位字段获取经纬度，批量获取经纬度的方法很多，详情可参考「用Python评测三种批量查询经纬度的方法，你pick哪一种？」。

def gaode(addr):
     para = {
       'key':'你的',
       'address':addr
     }
     url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?'
    req = requests.get(url,para)
     req = req.json()
     print('-' * 30)
    if req['status']=='1':
      if len(req['geocodes']) > 0:
        m = req['geocodes'][0]['location']
        print(m)
      else:
        print("None")
        m = ""
    else:
      print("None")
    return m
gaode(addr="广州")

应用以上函数并预览数据

df['lat_lon'] = df['buyer'].apply(gaode)
df.head()

第三步，对经纬度字段分列并存储为csv格式。

df["lat"] = df["lat_lon"].str.split(',',expand=True)[1]
df["lon"] = df["lat_lon"].str.split(',',expand=True)[0]
df = df.drop('lat_lon',axis=1)
df.to_csv('cc.csv',index=False)

简单三步数据准备完毕，数据预览如下：

数据可视化

将以上数据可视化到地图中的方法也有很多，比如Ecahrts、高德地图可视化平台、地图无忧等，本次主要介绍kepler.gl。

kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具，是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具，通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在 jupyter notebook 中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能。可以让你不需要任何编程基础，即可实现数据地图的可视化。Kepler.gl 支持的数据格式：CSV、GeoJson 和Json。

一、Jupyter中可视化

1.本地安装

pipinstallkeplergl

注：Windows用户建议conda安装，否则很可能报错。

2.加载地图和数据