数据库可视化

2023-05-31 21:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

数据分析和可视化在现代生活中变得越来越重要。随着数据量的不断增加，我们需要更高效、更直观的工具来帮助我们理解和分析数据。在这方面，数据库可视化是一种强大的工具。本文将介绍一种基于 pandas、excel 和 pyecharts.charts 的数据库可视化方法，帮助您更轻松地处理和呈现数据。

要想用函数，按部就班，我们先导库

import pandas as pd

打开一个excel文件

打开名 = pd.read_excel("文件名.xlsx")

当然我们也可以自己创建一个excel数据框架

打开名 = pd.DataFrame()

小贴士

显示在结尾的备注信息

这是一种名为DateFrame的数据类型，是计算机的一种偷懒（内存保护）方式，当数据较多时，计算机就会省略一些内容，并在结尾显示此备注。

读取DateFrame

#我们用pandas的假名来节省时间 df = pd.read_excel() print(df)

Pyecharts 是一个 Python 的图表库，可以用于生成各种图表，包括柱状图、折线图、散点图、饼图等等。如果要将 Pyecharts 生成的图表嵌入到网页中，可以使用 Flask 或 Django 等 Web 框架来实现。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 Flask 和 Pyecharts 生成一个简单的柱状图并将其嵌入到网页中。

df.sort_values(by = "列,ascending = False)

运行上方代码所得的结果

True代表升序，False代表降序

pyechats.charts from pyechats.charts import Pie c = Pie()#初始化 # 添加x轴数据 bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D"]) # 添加y轴数据 bar.add_yaxis("数量", [10, 20, 30, 40]) # 设置全局配置项 bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图")) # 渲染图表 bar.render("bar.html")

导库：import后加绘制图类

Scatter（散点图）EffectScatter（带涟漪效果的散点图）Pie（饼图）Scatter3D（三维散点图）Line3D（三维折线图）Bar3D（三维柱状图）Surface3D（三维曲面图）Map（地图）Geo（地理坐标系）Gauge（仪表盘）Funnel（漏斗图）WordCloud（词云图）Graph（关系图）Parallel（平行坐标系）Sankey（桑基图）HeatMap（热力图）Tree（树状图）Treemap（矩形树图）

复杂版安装 Flask 和 Pyecharts

首先需要安装 Flask 和 Pyecharts，可以使用 pip 命令进行安装：

pip install flask pyecharts 编写 Python 代码 from flask import Flask, render_template from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar app = Flask(__name__) @app.route("/") def index(): # 创建柱状图 bar = ( Bar() .add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"]) .add_yaxis("数据", [5, 15, 20, 25, 30]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图")) ) # 将图表渲染为 HTML 文件 chart = bar.render_embed() # 渲染模板并将图表嵌入到模板中 return render_template("index.html", chart=chart) if __name__ == "__main__": app.run(debug=True) 编写 HTML 模板柱状图 {{ chart | safe }} 运行应用程序

在终端中运行以下命令启动应用程序：

复制python app.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:5000，即可看到生成的柱状图。

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