干货 | Python爬虫实战（中）：数据可视化-教你做出漂亮的图表

本文来源于公众号【程序猿声】，作者向柯玮

前言

各位看客老爷们，我又来啦。上一期我们利用Python+百度地图POI抓取了一些高校之间的距离数据，传送门：

干货 | Python爬虫实战：两点间的真实行车时间与路况分析（上）

不知道上一期的爬取数据的内容大家都品尝的怎么样了呢。

今天给大家带来的是python中对数据进行可视化处理的内容。

可能大家并不是很懂这个可视化的意思，大家可以先在脑海里面脑补一下那种酷炫的数据分析图，脑补出来了吗？

嘿嘿，用Python究竟能做一些什么样的图表呢，可以肯定的告诉大家，只有你想不到，没有它做不到！吊了半天胃口，现在上图！

对，我们要做的图就是和上面这几张图片一样！酷吧？

上面的效果图都是我们今天要介绍的主角pyecharts库制作的！当然，pyecharts的作图类型肯定不仅仅只有上述这些图形，它还有很多很多类型，在这里我就不多说了。

在这一期推文中呢，我们主要介绍的是第一种图形，柱状图的使用。

目录

• pyecharts模块的下载

• 模型的建立

• 数据的导入

• 图形的生成

• 加点更炫的

• 写在最后

pyecharts模块的下载

要使用这个模块，你必须要下载这个模块，打开自己电脑的cmd，输入pip install pyecharts就可以了，如果本来就有这个模块的话，就不用下载了。

当然，如果电脑没有pip这个模块的话，需要自己去下载一个这个模块，在后续的推文中，小玮会给大家带来一些python的基本配置应该做的相关推文，帮助大家解决python的安装问题。

在安装这个模块之后，我们就可以在编译器中引用这个模块了。

from pyecharts.charts import Bar

这里的Bar是柱状图的意思。

pyecharts的库里面有很多很多东西，我们没有必要全部引用，那样会让本来简单的程序运行起来忒慢。

模型的建立

引入了这个模块当然还不够，我们还需要数据。

数据的导入

大家还记得我们上一篇推文中生成的csv文件吗？如果已经忘了，请回去再看看上一篇推文，然后运行程序把相应的csv文件生成出来。

那么，我现在就认为大家已经有这个csv文件了。在一个程序中，我们想要获得一个文件的数据，需要做什么？想一想。

没错，就是读取这个文件。那么大家还记得读取这个文件怎么办吗？没错，就是加入pandas模块，运用pandas的函数来进行文件的读取。

import pandas as pd

具体怎么读取呢？和之前的也是一模一样。

path_data=pd.read_csv(r'F:\my python\123.csv')

这些在上一篇推文中都已经很详细的介绍过了，这一次就不多说了。要是忘了记得回去看看奥-

图形的生成

做好了这些之后，我们正式的来介绍一下建立柱状图这个函数。

第一步，定义一个变量是bar型变量。

bar=Bar()

这一句代码的意思就是使bar为Bar型变量。接下里就是为这个变量赋x轴值和y轴值。

bar.add_xaxis(path_data['地点'].tolist())bar.add_yaxis('用时',path_data['time'].tolist())bar.add_yaxis('距离',path_data['distance'].tolist())

让我们一句一句研究代码。第一句，函数为add_xaxis（），就是添加x轴数据，给x轴添加什么数据呢？Path_data中的‘出发时间’这一列数据。

在这个位置我们要注意，划重点，一定要注意，在后面加上.tolist()。

因为path_data是最开始读取csv文件的，里面的数据储存形式和csv形式保持一致，所以我们要把她转化为python中列表的形式，即使用.tolist这个函数，否则的话在这个位置添加x轴值是不起任何作用的。

现在有了第一句的基础，理解第二句就不困难了，但是x轴和y轴的赋值形式任然有一些差别，这是为什么呢？

其实这是给我们赋的y值起一个名字，当然这个位置不起名字也可以，但是如果如果你有多个y值的时候就会产生意思分歧。

这是啥意思？看下面的图就知道了。

Pyecharts是支持使用多个y值的。

比如这个图里面，我们就使用了商家A和商家B两个y值名称，为了便于分辨，所以我的建议是取一个名字。

在最后，x值赋好了，y值赋好了，输入代码。

bar.render()

即可在当前python文件所在的目录下面看到一个html文件，点进去就可以看到我们所制作的图表了。

当然括号里面还可以填生成文件的名字和生成的地址，这些都是可以修改的。

因为当前我们只需要生成这一个文件，当前目录下也没有别的render文件，所以我们就省略了这个步骤。

现在回到我们当前的文件，打开新生成的文件，就可以看到我们刚刚做的图表啦。

但是，大家看到自己的图表是不是感觉有一点空荡荡的，不够酷炫？

不要着急，继续往下面看，我们还有进阶教程~

加点更炫的

想要使用更加酷炫的功能，我们需要再加入两个模块。

from pyecharts import options as opts  # 导入配置模块
from pyecharts.globals import ThemeType

这两个模块是pyecharts专门提供给使用者对图表进行进一步完善。

比如说，你对这个图表的整体颜色有要求，不想是原来的白色，你可以在最开始建立bar的时候这样写。

bar=Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION,width='1280px',height='720px'))

Init_opts=opts.InitOpts()函数是给这个图表设置一些初始参数，比如说背景的颜色，分辨率等等的。

想设置主题色就用以下代码。

theme=themeType.xxxx

这个xxx就是主题的颜色，我在这里写的是紫色，当然还有其他的颜色，看客老爷可以自己去官网进行了解。后面分辨率的参数看客老爷可以根据自己需要进行调整。

这些是在建立图表的时候进行的一些配置，那么在输入数据以后，我们可以进行哪些步骤？

bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='武汉各高校之间的距离与乘车所需时间',subtitle='副标题'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=60)),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()])

我们可以使用set_global_opts函数进行我们所需要的个性化设置。

比如说主标题啊，副标题啊，x值的旋转角度啊，是否有滑块，等等配置。那实例给大家举一下例子看看这些具体指的什么。

在这个图表中左上角的就是我的主标题，下面的就是我的副标题。

X值倾斜的角度我们在这个图片里也可以很清晰的看出来，当前旋转的角度是60度，这个角度的旋转范围是-90°到90°。

滑块就在最下面，那个可以滑动的东西。

因为有的时候可能数据太多，放在一个页面里看起来太拥挤，这是我们可以用滑块这个功能，使得我们的图形更加分散，便于观察。

写在最后

当然，关于pyecharts的使用实例还有很多很多，各位看客老爷如果有兴趣可以自己去pyecharts的官网进行学习，这个项目是百度研发的，官网是中文的，还有十分详细的教程免费提供，所以小玮在这里就不多说了。

在这个位置，我们已经完成了数据的爬取和做成图表。

当然，这和老师吩咐的任务完成还有一定的距离，我们没有统计时间，因为最近由于肺炎，道路没有发生拥堵，统计时间发现并没有明显的变化，最终结果趋于一根平行x轴的直线。

所以就不在这里讲解时间的统计和回归分析的步骤了。等一切恢复正常了以后，会专门再写一篇推文介绍。

最近的肺炎如此严重，各位看客老爷们一定要注意防护！

跟着小玮，带你一步一步走进数据结构和爬虫的世界。

代码可以在后台回复 PC02 获取