本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

以下文章来源于云+社区,作者 算法与编程之美

转载地址

https://blog.csdn.net/fei347795790?t=1

 

1 前言

在日益发展的社会,人们每天都会产生大量的数据,很多工作中也常常涉及到对数据的处理。而众多的数据让人头昏眼花,所以需要对数据进行可视化。将数据转换为大脑更容易接受的图表形式。所以有了后来的excel表格,它在数据的可视化处理方面非常强大。但是随着数据量的增大,用excel往往都是重复之前的步骤。效率也就变得很低了,还容易枯燥。于是,python的可视化数据来了,在重复这件事上,相信没有谁可以比程序来得更快更好。所以今天小编就通过实例给大家简单展示下数据的可视化处理。

 

2 模块准备

首先是python环境不用多说,然后是可读取excel的xlrd模块和强大的可视化模块pyecharts。两者都通过pip安装即可。

pip install xlrd

pip install pyecharts

 

然后直接导入对应模块和类即可。

#导入模块

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

import xlrd #读取excel的模块

 

3 具体步骤

3.1 读取excel表格

 

为了方便首先将准备好的excel表格放置在py文件同目录下,然后运行以下代码即可读取。

data = xlrd.open_workbook("gongzhonghao.xls") #打开工作表

table = data.sheets()[0] #找到excel中对应的sheet表,这里是第一个

 

读取excel表格的行和列都是以列表的形式返回的。

3.2 数据分析

通过以上代码读取到对应的excel表格后,在通过简单的代码对数据进行处理。首先要知道一个柱状图有什么。柱状图有x、y轴。一般x轴只有一条数据,所以通过上面excel表中的内容可以得出用作者作为x轴最好。然后小编这次的目的是统计每个作者发布的文章数和文章总得分(总得分=每篇文章的在看数加阅读数的1/10和点赞数的1/2)。所以就可以以文章数和得分作为y轴。

allData = {} #用来储存作者与文章的数据

for i in range(1,table.nrows): #遍历表格中的每一行

    look = table.row_values(i)[2] #在看

    read = table.row_values(i)[3] #阅读数

    like = table.row_values(i)[4] #点赞

    score = look + read * (1 / 10) + like * (1 / 2) #每篇文章得分

    if table.row_values(i)[1] not in allData.keys(): #判断储存数据的字典中是否有该作者

        allData.get(table.row_values(i)[1]) #没有就添加

        allData[table.row_values(i)[1]] = [1,score] #为这个作者添加值(文章数和得分)

    else:

        allData[table.row_values(i)[1]][0] += 1 #有就文章数加一

        allData[table.row_values(i)[1]][1] += score #累计得分

author = list(allData.keys()) #获取作者表

datas = list(allData.values()) #获取数据表

articleCount = [] #储存文章数

articleScore = [] #储存得分

for i in datas: #遍历数据表

    articleCount.append(i[0]) #添加文章数

    articleScore.append(round(i[1],1)) #添加的得分

 

上面的代码简单的运用了python的遍历和字典的知识。由于本文的重点是可视化,所以这里就不做详细说明了。

3.3可视化

通过上面的数据处理,就已经拿到了x,y轴的数据了,接下来就直接使用pyecharts模块进行渲染配置。

bar = (Bar() #对柱状图进行简单配置

       .add_xaxis(author) #设置横坐标为作者

       .add_yaxis('文章数',articleCount) #纵坐标一为文章数

       .add_yaxis('得分',articleScore) #纵坐标二为得分

       .set_global_opts( #全局配置,标题、副标题、坐标轴、主题等

        title_opts=opts.TitleOpts(title = '公众号得分数据分析',subtitle = '近期作者发布文章数与得分情况')

        )

    )

bar.render() #生成html文件

 

 

小编这里只是简单的配置了标题和副标题。对于pyecharts的全部配置可以说是九牛一毛。还有很多的参数可以更改,详情请到官网查看官方文档:

 

4 完整代码

#导入模块

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

import xlrd #读取excel的模块

data = xlrd.open_workbook("gongzhonghao.xls") #打开工作表

table = data.sheets()[0] #找到excel中对应的sheet表,这里是第一个

allData = {} #用来储存作者与文章的数据

for i in range(1,table.nrows): #遍历表格中的每一行

    look = table.row_values(i)[2] #在看

    read = table.row_values(i)[3] #阅读数

    like = table.row_values(i)[4] #点赞

    score = look + read * (1 / 10) + like * (1 / 2) #每篇文章得分

    if table.row_values(i)[1] not in allData.keys(): #判断储存数据的字典中是否有该作者

        allData.get(table.row_values(i)[1]) #没有就添加

        allData[table.row_values(i)[1]] = [1,score] #为这个作者添加值(文章数和得分)

    else:

        allData[table.row_values(i)[1]][0] += 1 #有就文章数加一

        allData[table.row_values(i)[1]][1] += score #累计得分

author = list(allData.keys()) #获取作者表

datas = list(allData.values()) #获取数据表

articleCount = [] #储存文章数

articleScore = [] #储存得分

for i in datas: #遍历数据表

    articleCount.append(i[0]) #添加文章数

    articleScore.append(round(i[1],1)) #添加的得分

bar = (Bar() #对柱状图进行简单配置

       .add_xaxis(author) #设置横坐标为作者

       .add_yaxis('文章数',articleCount) #纵坐标一为文章数

       .add_yaxis('得分',articleScore) #纵坐标二为得分

       .set_global_opts( #全局配置,标题、副标题、坐标轴、主题等

        title_opts=opts.TitleOpts(title = '公众号得分数据分析',subtitle = '近期作者发布文章数与得分情况')

        )

    )

bar.render() #生成html文件

 

内容来源于网络如有侵权请私信删除