Python数据可视化，Pyecharts库，国家卫健委疫情风险等级数据可视化

本文介绍: Py th on 数据可视化，Pyecharts库，国家卫健委疫情风险数据可视化

第一步：获取数据

第二步：对数据进行整理

整理后的数据共4115条，其中高风险区2309条，中风险区1536条，低风险区270条。
具体数据格式如下：

省份	市	区	街道	风险等级
北京	丰台区	方庄街道	紫芳园一区7号楼	高风险区
天津	天津市	河东区	上杭路街道金湾花园东院4号楼	高风险区
天津	天津市	河东区	上杭路街道尚东雅园5号楼	高风险区
天津	天津市	河东区	大直沽街道怡安温泉公寓1号楼	高风险区
天津	天津市	河东区	鲁山道街道橙翠园小区33号楼	高风险区

第三步：处理 数据 制作 图表

1、各省高风险区数据条形图

代码

bar=(
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("高风险区",y,category_gap="40%")
    .reversal_axis()
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情风险等级",subtitle='各省或直辖市—高风险区数量',pos_left='center'),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False,pos_left='70%',pos_top='5%')
    )
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(position='right',font_size=15),
    )
    .render("条形图.html")
)

条形图

在这里插入图片描述

2、各省高风险区数据轮播条形图

代码

tl = Timeline()
for i in range(17):
    bar=(
        Bar()
        .add_xaxis(x[i:i+5])
        .add_yaxis("高风险区",y[i:i+5],category_gap="40%")
        .reversal_axis()
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情风险等级",subtitle='各省或直辖市—高风险区数量',pos_left='center'),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False,pos_left='70%',pos_top='5%')
        )
        .set_series_opts(
            label_opts=opts.LabelOpts(position='right',font_size=30),
        )
    )
    tl.add(bar, "")
tl.render("轮播_条形图.html")

轮播条形图

注：图片没办法完全展示轮播图的效果，完整效果请观看对应视频。
在这里插入图片描述

3、全国高风险区数据热力地图

代码

map = (
    Map()
    .add("高风险区",map_data, "china")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情风险等级",subtitle='各省或直辖市—高风险区数量',pos_left='center'),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False,pos_left='70%',pos_top='5%'),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1200),
    )
    .render("全国热力地图.html")
)

全国热力地图

在这里插入图片描述

4、各省高风险区数据热力地图

代码

tl = Timeline()
for pro in province_data_list:
    pro_name=pro[0]
    pro_data=pro[1]
    pro_max=pro[2]

    map = (
        Map()
        .add("高风险区",pro_data, pro_name)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情风险等级",subtitle='{}—高风险区数量'.format(pro_name),pos_left='center'),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False,pos_left='70%',pos_top='5%'),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000),
        )
    )
#     .render('{}.html'.format(pro_name))
    tl.add(map, "{}".format(pro_name))
tl.render("各省热力地图.html")