Python - 对年龄统计图表进行美化 - pyecharts

之前用过其他的方法来对年龄进行统计，但感觉不是很好看，通过查找资料，找到了pyecharts模块，感觉pyecharts还是挺容易上手调用的，而且图表的效果也挺不错的，下面就直接看例子，领悟怎么轻松上手pyecharts。

简介：

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

代码演示：

#!/usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8-*-

__author__ = 'muxiu'
__time__ = '2022-5-04'

import os
import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

PATH = os.path.abspath('.')  # . 表示当前所处的文件夹的绝对路径, .. 两个点代表上一级的绝对路径
EXCELPATH = PATH + r"\test.xlsx"   # excel 文件路径

def paint():
    # plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei'  # 用来正常显示中文（黑体）常用字体包括：楷体: Kaiti
    #                                                  # 仿宋: FangSong 微软雅黑: Microsoft YaHei 黑体: SimHei
    df = pd.read_excel(EXCELPATH,usecols=[2])
    print("df: ", df)

    print("df.info(): ", df.info())  # 获取 DataFrame 的摘要
    print("df.head(): ", df.head())  # 根据位置返回对象的前n行信息(默认值为5) ，用于快速测试数据集
    print("df.describe(): ", df.describe())  # 生成描述性统计数据，总结数据集分布的集中趋势，分散和形状，不包括 NaN值。
    # 数据预处理
    data = df.dropna(axis=0)  # 删除所有包含空值的行，0是行，1是列
    print("data.info(): ", data.info())
    print("data", data)
    x = data["年龄"]
    print("data.describe(): ", data.describe())  # 查看最大值与最小值
    bins = np.arange(20, 60, 5) # 这里是 20 - 55 岁之间，间隔为 5 岁
    time_bins = pd.cut(x, bins)  # 对数据进行离散化处理
    print(time_bins)
    datacount = data.groupby(time_bins)["年龄"].count()
    print("datacount: ", datacount)
    for i in datacount:
        print(i)

    bar = (Bar()
                .add_xaxis(["(20-25]", "(25-30]", "(30-35]", "(35-40]", "(40-45]", "(45-50]", "(50-55]"])
               # .add_yaxis("男性", [56, 55, 27, 101, 125, 27])
               # .add_yaxis("女性", [57, 134, 137, 129, 145, 60])
            .add_yaxis("年龄统计", [int(datacount[0]), int(datacount[1]), int(datacount[2]),int(datacount[3]),int(datacount[4]),int(datacount[5]),int(datacount[6])])
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="xx年龄段"))
            )
    bar.render()  # bar.render("./MyFirstPyecharts.html") #指定生成html的路径，不指定会默认生成在当前路径下，命名为render.html


if __name__ == "__main__":
    paint()
    

xlsx文件内容如下：

运行结果：

找到 render.html，双击打开(自动调用默认浏览器打开html)

可以看到结果如下所示：

参考链接：

pyecharts形形色色的图表

pyecharts官网

其他链接：(该链接请随意)

Windows 10 - Ptyhon - 数据分析 - Openpyxl 导入Excel