python用pyecharts实现地图数据可视化

有的时候，我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较，可简单通过直方图加以比较。但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异，因此考虑地理可视化，通过地图上位置（地理位置）和颜色（颜色深浅代表数值差异）两个元素加以体现。在本文案例中，基于第三方库pyecharts，对中国各省2010-2019年的GDP进行绘制。

我们先来看看最终效果：

关于绘图数据

基于时间和截面两个维度，可把数据分为截面数据、时间序列及面板数据。在本文案例中，某一年各省的GDP属于截面数据，多年各省的GDP属于面板数据。因此，按照先易后难的原则，先对某一年各省的GDP进行地理可视化，再进一步构建for循环对多年各省的GDP进行可视化，形成最终的时间轮播图。

数据来源：本文案例使用的GDP数据来源于国家统计局官网，可在线下载到本地，保存为csv或excel格式，用pandas中的DataFrame进行读取。

地理可视化

在pyecharts中可使用Map类型实现地理可视化，其原理是通过不同颜色填充以展现不同的数据，options实现图表的调整及修饰。代码展示如下：

import pandas as pdfrom pyecharts.charts import Mapimport pyecharts.options as optsframe = pd.read_csv(’C:UsersdellDesktop分省年度数据2.csv’,encoding=’GBK’)map = Map()map.add('我国地区的GDP',frame[[’地区’,’2019年’]].values.tolist(),'china')map.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=500,max_=12000))map.render('2019年全国各地区GDP.html')

解析：add()来实现了数据的加载，在配置3个参数中——第1个是图的标题，第2个通过.values.tolist()加载要显示的数据，第3个'china'确保显示的地图类型是中国。有个细节需要注意，Map 使用的中国各省份需要将全部的省、市、自治区等去掉。set_global_opts()实现了用颜色标记数据的数值大小，参数min_和max_分别代表最小值和最大值。render()用于生成并保存图像。

效果如下：

然而数据分布并不平均，可以通过is_piecewise 属性表述分段自定义不同的颜色区间：

geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( is_piecewise=True, pieces=[{'min':0,'max':10000,'label':'1~10000','color':'cyan'},{'min':10001,'max':20000,'label':'10001~20000','color':'yellow'},{'min':20001,'max':50000,'label':'20001~50000','color':'orange'},{'min':50001,'max':80000,'label':'50001~80000','color':'coral'},{'min':80001,'max':120000,'label':'80001~120000','color':'red'}, ] ))

效果如下：

由于要绘制2010-2019年的GDP数据，可以考虑构建一个for循环，通过str(i)+'年'的形式访问数据表格中处于不同列的各年GDP数据。绘制轮播图可考虑调用Timeline，代码如下：

import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Map, Timelineframe = pd.read_csv(’C:UsersdellDesktop分省年度数据2.csv’,encoding=’GBK’)tl = Timeline()for i in range(2010, 2020): map0 = (Map().add('省份',frame[[’地区’,str(i)+’年’]].values.tolist(), 'china').set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Map-{}年GDP（亿元）'.format(i)), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,pieces=[ {'min':0,'max':10000,'label':'1~10000','color':'cyan'}, {'min':10001,'max':20000,'label':'10001~20000','color':'yellow'}, {'min':20001,'max':50000,'label':'20001~50000','color':'orange'}, {'min':50001,'max':80000,'label':'50001~80000','color':'coral'}, {'min':80001,'max':120000,'label':'80001~12000','color':'red'},] ),)) tl.add(map0, '{}年'.format(i))tl.render('2010~2019年全国各地区GDP.html')

效果如下：

本案例的实现并不复杂，在pyecharts官方的参考案例基础上稍加改动即可实现。作为一名初学者，模仿案例是提升功力的重要途径，通过模仿可以有效吃透代码要具体实现的功能，量变到质变，就能根据自己工作和学习的需要进行灵活应用。

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