Python三国疫情数据折线图代码

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts,TooltipOpts,LabelOpts
import json
#处理数据美国
f_us = open("D:/美国.txt",'r',encoding='UTF-8')
us_data = f_us.read()
#处理数据日本
f_jp = open("D:/日本.txt",'r',encoding='UTF-8')
jp_data = f_jp.read()
#处理数据印度
f_in = open("D:/印度.txt",'r',encoding='UTF-8')
in_data = f_in.read()
#去掉不符合规范的开通
us_data = us_data.replace('jsonp_1629344292311_69436(','')
jp_data = jp_data.replace('jsonp_1629350871167_29498(','')
in_data = in_data.replace('jsonp_1629350745930_63180(','')
#去掉不符合规范的结尾.数据切片从头到-2
us_data = us_data[:-2]
jp_data = jp_data[:-2]
in_data = in_data[:-2]
# print(f"{us_data}")

#转换数据格式json转python
us_py_dict = json.loads(us_data)
jp_py_dict = json.loads(jp_data)
in_py_dict = json.loads(in_data)
# print(f"{us_py_dict}")
# print({type(us_py_dict)})

# 开始取数据，tread的key,参照懒人json分析网站
us_trend_data =us_py_dict['data'][0]['trend']
jp_trend_data =jp_py_dict['data'][0]['trend']
in_trend_data =in_py_dict['data'][0]['trend']

# 获取日期数据，用于x 值，取2020年（到314结束）
us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314]
jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314]
in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314]

#Y轴数据采集
us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314]
jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314]
in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314]
# print(f"{y_data}")

#开始生成表格
# 得到折线图对象
line = Line()
# #添加x,轴坐标对象，使用模块内的功能实现,都是列表
line.add_xaxis(us_x_data)   #x轴是共用的有一个即可
#y轴记得要注意位置参数
line.add_yaxis("美国确诊人数",us_y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False)) #这个设置的是y轴的数字显示，不然太乱
line.add_yaxis("日本确诊人数",jp_y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False))
line.add_yaxis("印度确诊人数",in_y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False))

# #生成全局配置
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国疫情折线图",pos_left='center',pos_bottom='1%'),
    legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,pos_left='right'),
    tooltip_opts=TooltipOpts(is_show=True)
)


#生成图表，使用render
line.render()
f_us.close()
f_in.close()
f_jp.close()