数据可视化Pyecharts+Metabase案例（timeline轮播年份、streamlit控件年份+图表、线图+zoom滑块在左侧, logY效果、Metabase制作图表）期末复习

一、Pyecharts案例

1、timeline轮播年份

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.faker import Faker

x = Faker.choose()
timeline = Timeline()
for i in range(2015, 2020):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(x)
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .add_yaxis("商家B", Faker.values())
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts("某商店{}年营业额 - With Graphic 组件".format(i))
        )
    )
    timeline.add(bar, "{}年".format(i))
timeline.render_notebook()

2、线图+zoom滑块在左侧, logY效果

#示例展示前四个省近年gdp的变化
import pyecharts.options as opts
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Line

df = pd.read_csv(r"gdp.csv")
year = list(df)[1::][::-1]          #读取年份
pro = df['province'].tolist()[:4]   #读取前四个省

# line+zoom
line_zoom = (
    Line()
    .add_xaxis(year)
    .add_yaxis(pro[0],df.loc[0].tolist()[1:][::-1])
    .add_yaxis(pro[1],df.loc[1].tolist()[1:][::-1])
    .add_yaxis(pro[2],df.loc[2].tolist()[1:][::-1])
    .add_yaxis(pro[3],df.loc[3].tolist()[1:][::-1])
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="x"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="log",
            name="y",
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            is_scale=True,
        ),
    datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient="vertical",range_start=0,range_end=60,pos_left='1%')
    )
)

line_zoom.render_notebook()

3、streamlit控件年份 + 图表

import pandas as pd
import streamlit as st
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

df = pd.read_csv(r"gdp.csv")
df = df.iloc[:4,:].set_index('province')	#选择所需要的数据，iloc[[行],[列]]
pro = list(df.index)       #城市列表
years = list(df)[::-1]     #年份列表
select_year = st.slider('Select the year you want to view',1997,2016)   #选择查看的年份
real_year = years[select_year - 1997]   #真正的年份

#柱状图
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(pro)		#x的值
    .add_yaxis(real_year, df[real_year].tolist())	#（标签，y的值）
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{} Gdp".format(real_year)))	 #标题
)

"""
从 Python 可视化库呈现图表
st.components.v1.html（html， width=None， height=None， scrolling=False）
"""
st.components.v1.html(bar.render_embed(),width=1000,height=1000)

二、Metabase案例

1、导入数据

1)先下载好metabase.jar文件和数据库sakila文件

2)将sakila中的文件放入MySQL中运行得到sakila数据库

3)打开Metabase：
[1]按shift + 鼠标右键出现【打开Powershell窗口】;

[2]在窗口中运行 java -jar metabase.jar

[3]在命令行中找到网址在浏览器打开，即可打开Metabase

4)导入数据库：
[1]找到左下角设置符号点击管理员设置

[2]点击 “添加一个数据库”

[3]如图配置(账号密码为MySQL中的)，运行成功则数据库导入成功啦

2、Metabase制作一个面板包含两个图表：一个用问题（线图或需要的饼图），一个用SQL（饼图或柱状图）

1）用问题制作线图和饼图

右上角添加一个仪表板（我的命名为canvas）

再在右上角新建一个问题，选取想要分析的表和字段进行视觉化，并选取视觉化图表类型

线图

饼图

然后把图加到仪表板中即可

2）用SQL制作饼图和柱状图

柱状图

饼图

最后添加到仪表板上

Finish！