【Python+Flask+Echarts 】可视化样题 --- 绘制各年份被淘汰的公司总数对比图形
Python+Flask+Echarts可视化
数据可视化的实现可以通过许多的方法，比如熟知的python就可以利用内置matplotlib库进行图形绘制，今天就来介绍一种Python+Flask+Echarts的联合方式进行数据可视化，下面是部分数据及截图，将会按照具体需求进行案例说明。
Flask工程基本结构
资源包主要指的就是要利用到的外部资源
基本步骤：
- 利用python的pandas读取数据集
- 按照题目要求提取有效数据，整合为新的数据集
- 将处理好的数据集转为List
- 创建Flask应用对象
- 使用app.route装饰器会将URL和执行的视图函数的关系保存到app.url_map属性上。
处理URL和视图函数的关系的程序就是路由，这里的视图函数就是index。 - 编写前端页面获取数据绘图
- 运行应用程序
例1：根据数据集绘制各年份被淘汰的公司总数对比图形，用柱状图表示 ，并给出分析结论
# 1.读取信息
df = pd.read_csv("data/closed_company_utf8.csv",encoding="utf-8")
print(df.head()) # 查看数据前5行
print(df.columns)
# 2.数据清洗
# 去重
#print(df.duplicated().sum()) # 0
# 3.时间数据类型转换
print(df['death_data'].dtype) # object
第一步首先简单的读取数据文件，有pandas读获取的是DartaFrame类型的数据，会有index、columns。对于刚读取的数据集可以进行简单的清洗处理，比如去重、补null值、查找异常值等等。还有就是要查看数据集中列的数据类型，提前转换好对于后续的处理会做好铺垫，比如数值类型、时间类型、字符串类型等等。在这里由题干得知我们需要用到年份（日期列），所以首先查看原数集对应列的数据类型，发现是object，接下来就要进行转换。
# 3.时间数据类型转换
print(df['death_data'].dtype) # object
# 转换时间数据
df['death_data'] = pd.to_datetime(df['death_data'])
print(df['death_data'].dtype) # datetime64[ns]
# 提取日期信息
df['year'] = df['death_data'].apply(lambda datetime:datetime.year)
df['month'] = df['death_data'].apply(lambda datetime:datetime.month)
print(df)
进行了日期类型的转换后，需要考虑到各年份的统计数，所以还要提取单独的年份、月份信息，可以通过计算每月的总和统计出一年的个数。
# 4.提取倒闭公司的年份并统计
count_year = df[['year','month']]
count = count_year.groupby(by="year").count().reset_index()
count.columns = ['年份','淘汰数目']
# 5.转换结果集为list，后期传入前端
count = count.values.tolist()
print(count)
这里将统计出来的DataFrame形式的数据集转化为list，便于前端的获取。
#6.创建flask应用对象
app = Flask(__name__)
#使用app.route装饰器会将URL和执行的视图函数的关系保存到app.url_map属性上。
#处理URL和视图函数的关系的程序就是路由，这里的视图函数就是index。
@app.route("/") # 默认5000
def index():
sheets_list = count
# 说白了，其实render_template的功能是引入index.html --- 前端页面，
# 同时根据后面传入的参数，对html进行修改渲染 --- 处理数据
return render_template("closed_company.html", sheets=sheets_list)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
这部分便是创建Flask应用对象，通过简单的falsk框架，利用render_template将后端和前端连接，在前端利用echarts绘制图像。
完整代码：
# -*- coding: utf-8
# @Time : 2020/11/25 15:24
# @Author : ZYX
# @File : closed_company.py
# @software: PyCharm
import json
import pandas as pd
from flask import Flask,render_template
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 1.读取信息
df = pd.read_csv("data/closed_company_utf8.csv",encoding="utf-8")
#print(df.head())
#print(df.columns)
# 2.数据清洗
# 去重
#print(df.duplicated().sum()) # 0
# 3.时间数据类型转换
print(df['death_data'].dtype) # object
# 转换时间数据
df['death_data'] = pd.to_datetime(df['death_data'])
# 提取日期信息
df['year'] = df['death_data'].apply(lambda datetime:datetime.year)
df['month'] = df['death_data'].apply(lambda datetime:datetime.month)
# 4.提取倒闭公司的年份数量
count_year = df[['year','month']]
count = count_year.groupby(by="year").count().reset_index()
count.columns = ['年份','淘汰数目']
# 5.转换结果集为list，后期传入前端
count = count.values.tolist()
print(count)
# 转换数据类型 --- 可以尝试转为json到前端去访问
# def to_json(df,orient='split'):
# df_json = df.to_json(orient = orient, force_ascii = False)
# return json.loads(df_json)
# 6.创建flask应用对象
app = Flask(__name__)
# 使用app.route装饰器会将URL和执行的视图函数的关系保存到app.url_map属性上。
# 处理URL和视图函数的关系的程序就是路由，这里的视图函数就是index。
@app.route("/")
def index():
sheets_list = count
# 说白了，其实render_template的功能是对先引入index.html，
# 同时根据后面传入的参数，对html进行修改渲染 --- 处理数据
return render_template("closed_company.html", sheets=sheets_list)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
<!DOCTYPE html>
<html lang="en" style="height: 100%">
<head style="height: 100%">
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body style="height: 100%">
<div style="height: 100%" id="container"></div>
<script type="text/javascript" src="../static/echarts%20(1).js"></script>
<script type="text/javascript">
var dom = document.getElementById("container");
var myecharts = echarts.init(dom);
// 获取后端处理好的数据集
var data1 = [{
% for item in sheets %}'{
{ item.0 }}',{
% endfor %}];
var data2 = [{
% for item in sheets %}{
{
item.1 }},{
% endfor %}];
var option = null;
option = {
color:['#3398DB'], // 颜色
title:{
top:'4%',
right:'40%',
text:"各年份被淘汰的公司总数对比图形"
},
tooltip:{
// 提示框组件
show:true,
trigger:'axis', // 触发类型
axisPointer:{
// 坐标轴指示器配置项
type:'shadow'
}
},
grid:{
left:'5%',
right:'5%',
top:'10%',
bottom:'3%',
containLabel:true // grid 区域是否包含坐标轴的刻度标签
},
xAxis:[ // x轴
{
type: 'category', // 类型 --- 类别型
data:data1, // 数据
axisTick:{
// x轴刻度
alignWithLabel:true // 类目轴中在 boundaryGap 为 true 的时候有效，可以保证刻度线和标签对齐。
}
}
],
yAxis:[ // y轴
{
type:'value'
}
],
series:[ // 系列列表。每个系列通过 type 决定自己的图表类型
{
name:'每年淘汰的公司总数', // 系列名称，用于tooltip的显示，legend 的图例筛选，在 setOption 更新数据和配置项时用于指定对应的系列。
type:'bar', // 类型 --- 柱状图
data:data2,
borderWidth:'60%'
}
]
};
// 4.将配置的参数传递给echarts对象
if (option && typeof option == 'object'){
myecharts.setOption(option);
}
</script>
</body>
</html>
纠正（数据读取细节差别）：
一做：
二做：
在之前做这道题目的时候又想到先去处理一下数据，但是打印了重复的条数为0；第二次去再做的时候，发现再次去重时，出现了微妙的变化，竟然有重复记录。
数据集本身没有错，读取路径也没有错，有点小绝望。。。
But，经过仔细比对，终于发现了不同之处，如上图所示，在读取数据的时候，第二次加了个参数index_col,没错就是它！
让我们来冷静分析一波：
加上index_col就将原本数据的第一列作为了行索引，数据比较去重时是将记录从原来的com_nam字段开始往后，逐行对比；如果没有设置该参数，那么情况就不一样了，在去重时按照了bianh字段开始往后，逐行对比，而bianh是累加的，怎么都不会有重复出现，所以两次的结果出现了差别。
所以，上述的案例过程没有问题，只是在读取的时候出了点小差错，后面的操作都可以照常进行，将以下部分重写即可，最终的统计结果会有细微的差别，这里我就将最后的结果图附在文章结尾。
# 读取数据
data = pd.read_csv("data/closed_company_utf8.csv",index_col=0)
# 简单清洗
print(data.info())
print(data.duplicated().sum())
print(data[data.duplicated()])
data.drop_duplicates(inplace=True)
print(data.info())
最终图：
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