python实现Pyecharts实现动态地图（Map、Geo）

拼搏现实的明天。 2023-05-28 05:25 6阅读 0赞

一些经常画图的开发人员大概都用过echart，不过小白用Python比较多，学习了python下的Pyecharts，发现这个包真的很强大。下面是小白对动态地图的实践案例：

假如有这样一组数据，全国每个城市的酒店数（虚拟），那么如何在地图上展示呢？

1.Python需要安装Pycharts

当安装完成后需要添加地图包：

安装pyecharts后还需要根据需要安装城市、省份等地图包，下面是对包的整理，大家可以根据需要下载。

pip install pyecharts
    pip install echarts-countries-pypkg
    pip install echarts-china-provinces-pypkg
    pip install echarts-china-cities-pypkg
    pip install echarts-countries-pypkg
    pip install echarts-china-provinces-pypkg
    pip install echarts-china-cities-pypkg
    pip install echarts-china-counties-pypkg
    pip install echarts-china-misc-pypkg

2.安装完成后，画图

from pyecharts import Bar
    from pyecharts import Map, Geo
    import pandas as pd 
    #读取数据
    inpath = 'D:/Users/traindatas/map_2.csv' #数据路径
    data = pd.read_csv(inpath , header = 'infer') #读取数据
      
    #浏览数据
    data.head()

数据展示如下：这里是展示2019年1到九月每个月，城市酒店数的变化情况，每个月用1号代表当月![在这里插入图片描述][20200327205022754.png]  
由于每个城市包含9条数据，因此，就需要用循环做出9张MAP地图，来展示每个月每个城市的情况

#取出日期
    IsDuplicated = data['effectdate'] 
    list_of_month = list(IsDuplicated.drop_duplicates())
      
    #循环，做出每个月的分布图
    for month in list_of_month:
     # 城市酒店数
     df = data[data['effectdate'] == month]
     indexs = list(df['cityname'])
     values = list(df['masterhotelid'])
      
     geo = Geo("全国酒店分布", str(month) + "全国酒店分布", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
      
     # type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5 使点具有发散性
     geo.add("全国酒店分布", indexs, values, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5, visual_range=[0, 900],visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
      
      
     #geo.show_config()
     filepath = 'D:/Users/pythonfeature/map/' +str(month) + '_month.html'
     geo.render(path=filepath)

这样就在指定的文件夹下生成了9张图，我们随意打开一张图:在本地图片中，图中的点是动态的，但是小白不知道html类型的图片如何上传，所以就上传了一个下载的PNG图片，大家可以自行尝试之后观看动图

下图就是上面代码生成的9张图，文件类型是HTML类型![在这里插入图片描述][20200327205051566.png]  
打开其中一张图看下~![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3h1bjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
当然Pyecharts中的图形还是很丰富的，之后小白再分享一些其他的图形  
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[20200327205022754.png]: /images/20230528/ff62c0e5bbbd49fea73e979e71880d17.png
[20200327205051566.png]: /images/20230528/2e0ff13437164a7791a9a9e0db57c244.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3h1bjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/322bb77599b44720a642b83f3ba3c6db.png
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