焦点速读：Python pyecharts案例超市4年数据可视化分析
【资料图】
目录
一、数据描述1、数据概览二、数据预处理1、导入包和数据2、列名重命名3、提取数据中时间，方便后续分析绘图三、数据可视化1、美国各个地区销售额的分布（地图）2、各产品类别销售额对比（柱状图）3、不同客户类别销售额对比（饼图）4、每月各产品销售额top10榜单5、销售额、净利润在时间维度的变化（折线图）6、销售额一、数据描述
数据集中9994条数据，横跨1237天，销售额为2,297,200.8603美元，利润为286,397.0217美元，他们的库存中有1862件独特的物品，它们被分为3类，所有这些物品都在美国4个地区的49个州销售，来着793位客户的5009个订单。
数据集： Superstore.csv 来源：kaggle
一共21列数据，每一列属性描述如下：
Row ID => 每一行唯一的ID.Order ID => 每个客户的唯一订单ID.Order Date => 产品的订单日期.Ship Date => 产品发货日期.Ship Mode=> 客户指定的发货模式.Customer ID => 标识每个客户的唯一ID.Customer Name => 客户的名称.Segment => The segment where the Customer belongs.Country => 客户居住的国家.City => 客户居住的城市.State => 客户所在的州.Postal Code => 每个客户的邮政编码.Region => “客户”所属地区.Product ID => 产品的唯一ID.Category => 所订购产品的类别.Sub-Category => 所订购产品的子类别.Product Name => 产品名称Sales =>产品的销售.Quantity => 产品数量.Discount => 提供折扣.Profit => 已发生的利润/亏损.1、数据概览
9994行，21列数据
print(df.info())
RangeIndex: 9994 entries, 0 to 9993 Data columns (total 21 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Row ID 9994 non-null int64 1 Order ID 9994 non-null object 2 Order Date 9994 non-null object 3 Ship Date 9994 non-null object 4 Ship Mode 9994 non-null object 5 Customer ID 9994 non-null object 6 Customer Name 9994 non-null object 7 Segment 9994 non-null object 8 Country 9994 non-null object 9 City 9994 non-null object 10 State 9994 non-null object 11 Postal Code 9994 non-null int64 12 Region 9994 non-null object 13 Product ID 9994 non-null object 14 Category 9994 non-null object 15 Sub-Category 9994 non-null object 16 Product Name 9994 non-null object 17 Sales 9994 non-null float64 18 Quantity 9994 non-null int64 19 Discount 9994 non-null float64 20 Profit 9994 non-null float64 dtypes: float64(3), int64(3), object(15) memory usage: 1.6+ MB None
二、数据预处理
1、导入包和数据
import pandas as pd from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode data = pd.read_csv(r"./data/Superstore.csv")
2、列名重命名
重命名后的列名：
data.columns = ["行ID", "订单ID", "订单日期", "发货日期", "发货方式", "客户ID", "客户名称", "客户类型", "国家", "城市", "州", "邮政编码", "所属区域", "产品ID", "产品类别", "产品子类别", "产品名称", "销售额", "产品数量", "提供折扣", "利润/亏损"]
3、提取数据中时间，方便后续分析绘图
data["年份"] = data["订单日期"].apply(lambda x: x[-4:])
data["日期"] = pd.to_datetime(data["订单日期"], format="%m/%d/%Y")
data["月份"] = data["日期"].dt.month
data["年-月"] = data["年份"].astype("str") + "-" + data["月份"].astype("str")三、数据可视化
1、美国各个地区销售额的分布（地图）
包含：Order_Date Sales Quantity Profit year month
usa_sale = data[["州", "销售额"]].groupby("州").sum().round(2).reset_index()
print(usa_sale.head())
def echarts_map(province, data, title="主标题", subtitle="副标题", label="图例"):
"""
province：传入省份List
data：传入各省对应的数据List
title：主标题
subtitle：副标题
label：图例
"""
map_ = Map(
init_opts=opts.InitOpts(
bg_color="#080b30", # 设置背景颜色
theme="dark", # 设置主题
width="980px", # 设置图的宽度
height="700px", # 设置图的高度
)
)
map_.add(label, [list(i) for i in zip(province, data)],
maptype="美国"
)
map_.set_global_opts(
# 标题设置
title_opts=opts.TitleOpts(
title=title, # 主标题
subtitle=subtitle, # 副标题
pos_left="center", # 标题展示位置
title_textstyle_opts=dict(color="#fff") # 设置标题字体颜色
),
# 图例设置
legend_opts=opts.LegendOpts(
is_show=True, # 是否显示图例
pos_left="right", # 图例显示位置
pos_top="3%", # 图例距离顶部的距离
orient="horizontal" # 图例水平布局
),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=int(max(data)), is_piecewise=False)
)
return map_.render(title + "-" + subtitle + ".html")
echarts_map(usa_sale["州"].tolist(), usa_sale["销售额"].tolist(), title="美国各地区销售额分布"
, subtitle="销售额分布地图", label="销售额")2、各产品类别销售额对比（柱状图）
pro_category = data[["产品类别", "销售额", "利润/亏损"]].groupby("产品类别").sum().round(2).reset_index()
pro_category.head()
def echarts_bar(x, y, y2, title="主标题", subtitle="副标题", label="图例", label2="图例2"):
"""
x: 函数传入x轴标签数据
y：函数传入y轴数据
title：主标题
subtitle：副标题
label：图例
"""
bar = Bar(
init_opts=opts.InitOpts(
bg_color="#080b30", # 设置背景颜色
theme="dark", # 设置主题
width="900px", # 设置图的宽度
height="600px" # 设置图的高度
)
)
bar.add_xaxis(x)
bar.add_yaxis(label, y,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True) # 是否显示数据
, category_gap="70%" # 柱子宽度设置
, yaxis_index=0
)
bar.add_yaxis(label2, y2,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True) # 是否显示数据
, category_gap="70%" # 柱子宽度设置
, yaxis_index=1
)
bar.set_series_opts( # 自定义图表样式
label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=True,
position="top", # position 标签的位置 可选 "top"，"left"，"right"，"bottom"，"inside"，"insideLeft"，"insideRight"
font_size=15,
color="white",
font_weight="bolder", # font_weight 文字字体的粗细 "normal"，"bold"，"bolder"，"lighter"
font_style="oblique", # font_style 文字字体的风格，可选 "normal"，"italic"，"oblique"
), # 是否显示数据标签
# markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
# data=[
# opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"), # 显示最小值标签
# opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"), # 显示最大值标签
# opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值") # 显示均值标签
# ]
# ),
itemstyle_opts={
"normal": {
"color": JsCode(
"""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
offset: 0,color: "rgba(0, 244, 255, 1)"}
,{offset: 1,color: "rgba(0, 77, 167, 1)"}], false)
"""
), # 调整柱子颜色渐变
"shadowBlur": 15, # 光影大小
"barBorderRadius": [100, 100, 100, 100], # 调整柱子圆角弧度
"shadowColor": "#0EEEF9", # 调整阴影颜色
"shadowOffsetY": 2,
"shadowOffsetX": 2, # 偏移量
}
}
)
bar.set_global_opts(
# 标题设置
title_opts=opts.TitleOpts(
title=title, # 主标题
subtitle=subtitle, # 副标题
pos_left="center", # 标题展示位置
title_textstyle_opts=dict(color="#fff") # 设置标题字体颜色
),
# 图例设置
legend_opts=opts.LegendOpts(
is_show=True, # 是否显示图例
pos_left="right", # 图例显示位置
pos_top="3%", # 图例距离顶部的距离
orient="horizontal" # 图例水平布局
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
is_show=True, # 是否使用提示框
trigger="axis", # 触发类型
is_show_content=True,
trigger_on="mousemove|click", # 触发条件，点击或者悬停均可出发
axis_pointer_type="cross", # 指示器类型，鼠标移动到图表区可以查看效果
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
is_show=True,
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False), # 分割线
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False), # 刻度不显示
axislabel_opts=opts.LabelOpts( # 坐标轴标签配置
font_size=13, # 字体大小
font_weight="bolder" # 字重
),
), # 关闭Y轴显示
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
boundary_gap=True, # 两边不显示间隔
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), # 刻度不显示
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False), # 分割线不显示
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True), # 轴不显示
axislabel_opts=opts.LabelOpts( # 坐标轴标签配置
font_size=13, # 字体大小
font_weight="bolder" # 字重
),
),
)
bar.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts())
return bar.render(title + "-" + subtitle + ".html")
echarts_bar(pro_category["产品类别"].tolist(), pro_category["销售额"].tolist(),
pro_category["利润/亏损"].tolist(), title="不同产品类别销售额对比", subtitle="销售额对比柱状图",
label="销售额", label2="利润")3、不同客户类别销售额对比（饼图）
customer_sale = data[["客户类型", "销售额", "利润/亏损"]].groupby("客户类型").sum().round(2).reset_index()
def echarts_pie(x, y, title="主标题", subtitle="副标题", label="图例"):
pie = Pie(
init_opts=opts.InitOpts(
bg_color="#080b30", # 设置背景颜色
theme="dark", # 设置主题
width="900px", # 设置图的宽度
height="600px"
)
)
pie.add("", [list(z) for z in zip(x, y)])
pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(
formatter="{b}: {c}",
font_size="15",
font_style="oblique",
font_weight="bolder"
)
)
pie.set_global_opts(
# 标题设置
title_opts=opts.TitleOpts(
title=title, # 主标题
subtitle=subtitle, # 副标题
pos_left="center", # 标题展示位置
title_textstyle_opts=dict(color="white"), # 设置标题字体颜色
subtitle_textstyle_opts=dict(color="white")
),
legend_opts=opts.LegendOpts(
is_show=True, # 是否显示图例
pos_left="right", # 图例显示位置
pos_top="3%", # 图例距离顶部的距离
orient="vertical", # 图例水平布局
textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
color="white", # 颜色
font_size="13", # 字体大小
font_weight="bolder", # 加粗
),
)
)
return pie.render(title + "-" + subtitle + ".html")
echarts_pie(customer_sale["客户类型"], customer_sale["销售额"], title="不同客户类别销售额对比", subtitle=" ", label="销售额")
echarts_pie(customer_sale["客户类型"], customer_sale["利润/亏损"], title="不同客户类别利润对比", subtitle=" ", label="利润/亏损")4、每月各产品销售额top10榜单
month_lis = data.sort_values(by="日期")["年-月"].unique().tolist()
month_sale = []
for i in month_lis:
month_data = data[data["年-月"] == i][["产品名称", "销售额"]].groupby(["产品名称"]). \
sum().round(2).reset_index().sort_values(by="销售额", ascending=False)[:10]
month_data = month_data.sort_values(by="销售额", ascending=True)
# final_data = [month_data["产品名称"].tolist(),month_data["销售额"].tolist()]
month_sale.append(month_data)
# month_sale[0]
# 绘制动态榜单
# 新建一个timeline对象
def echart_line(x, y, title="主标题", subtitle="副标题", label="图例"):
tl = Timeline(
init_opts=opts.InitOpts(
bg_color="#080b30", # 设置背景颜色
theme="dark", # 设置主题
width="1200px", # 设置图的宽度
height="700px" # 设置图的高度
)
)
tl.add_schema(
is_auto_play=True, # 是否自动播放
play_interval=1500, # 播放速度
is_loop_play=True, # 是否循环播放
)
for i, data1 in zip(x, y):
day = i
bar = Bar(
init_opts=opts.InitOpts(
bg_color="#080b30", # 设置背景颜色
theme="dark", # 设置主题
width="1200px", # 设置图的宽度
height="700px" # 设置图的高度
)
)
bar.add_xaxis(data1.iloc[:, 0].tolist())
bar.add_yaxis(
label,
data1.iloc[:, 1].round(2).tolist(),
category_gap="40%"
)
bar.reversal_axis()
bar.set_series_opts( # 自定义图表样式
label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=True,
position="right",
font_style="oblique",
font_weight="bolder",
font_size="13",
), # 是否显示数据标签
itemstyle_opts={
"normal": {
"color": JsCode(
"""new echarts.graphic.LinearGradient(1, 0, 0, 0, [{
offset: 0,color: "rgba(0, 244, 255, 1)"}
,{offset: 1,color: "rgba(0, 77, 167, 1)"}], false)
"""
), # 调整柱子颜色渐变
"shadowBlur": 8, # 光影大小
"barBorderRadius": [100, 100, 100, 100], # 调整柱子圆角弧度
"shadowColor": "#0EEEF9", # 调整阴影颜色
"shadowOffsetY": 6,
"shadowOffsetX": 6, # 偏移量
}
}
)
bar.set_global_opts(
# 标题设置
title_opts=opts.TitleOpts(
title=title, # 主标题
subtitle=subtitle, # 副标题
pos_left="center", # 标题展示位置
title_textstyle_opts=dict(color="white"), # 设置标题字体颜色
subtitle_textstyle_opts=dict(color="#white")
),
legend_opts=opts.LegendOpts(
is_show=True, # 是否显示图例
pos_left="right", # 图例显示位置
pos_top="3%", # 图例距离顶部的距离
orient="vertical", # 图例水平布局
textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
color="white", # 颜色
font_size="13", # 字体大小
font_weight="bolder", # 加粗
font_style="oblique",
),
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
is_show=True, # 是否使用提示框
trigger="axis", # 触发类型
is_show_content=True,
trigger_on="mousemove|click", # 触发条件，点击或者悬停均可出发
axis_pointer_type="cross", # 指示器类型，鼠标移动到图表区可以查看效果
# formatter = "{a}
{b}:{c}人" # 文本内容
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
is_show=True,
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False), # 分割线
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False), # 刻度不显示
axislabel_opts=opts.LabelOpts( # 坐标轴标签配置
font_size=13, # 字体大小
font_weight="bolder" # 字重
),
), # 关闭Y轴显示
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
boundary_gap=True, # 两边不显示间隔
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), # 刻度不显示
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False), # 分割线不显示
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True), # 轴不显示
axislabel_opts=opts.LabelOpts( # 坐标轴标签配置
font_size=13, # 字体大小
font_weight="bolder", # 字重
),
),
)
tl.add(bar, day)
return tl.render(title + "-" + subtitle + ".html")
# 销售额、净利润在时间维度的变化（折线图）
echart_line(month_lis, month_sale, title="每月各产品销售额top10榜单", subtitle=" ", label="销售额")5、销售额、净利润在时间维度的变化（折线图）
sale_data = data.sort_values(by="日期")[["年份", "日期", "销售额", "利润/亏损"]]. \
groupby(["年份", "日期"]).sum().round(2).reset_index()
year_lis = sale_data["年份"].unique().tolist()
sale_data1 = sale_data[sale_data["年份"] == "2014"]
sale_data2 = sale_data[sale_data["年份"] == "2015"]
sale_data3 = sale_data[sale_data["年份"] == "2016"]
sale_data4 = sale_data[sale_data["年份"] == "2017"]
sale_data_lis = [sale_data1, sale_data2, sale_data3, sale_data4]
print(sale_data4.head())
def echarts_two_line(x, y, title="主标题", subtitle="副标题", label="图例", label2="图例2"):
"""
x: 函数传入x轴table数据
y：函数传入y轴dataframe集合
title：主标题
subtitle：副标题
label：图例
"""
tab = Tab()
for table, data in zip(x, y):
line1 = Line(
init_opts=opts.InitOpts(
bg_color="#080b30", # 设置背景颜色
theme="dark", # 设置主题
width="1200px", # 设置图的宽度
height="700px" # 设置图的高度
)
)
line1.add_xaxis(data["日期"].tolist())
line1.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts()) # 添加一条Y轴
line1.add_yaxis(
label,
data["销售额"].tolist(),
yaxis_index=0,
is_symbol_show=False, # 是否显示数据标签点
is_smooth=True, # 设置曲线平滑
label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=True, # 是否显示数据
),
# 线条粗细阴影设置
linestyle_opts={
"normal": {
"color": "#E47085", # 线条颜色
"shadowColor": "#E4708560", # 阴影颜色和不透明度
"shadowBlur": 8, # 阴影虚化大小
"shadowOffsetY": 20, # 阴影y偏移量
"shadowOffsetX": 20, # 阴影x偏移量
"width": 7 # 线条粗细
},
},
)
line1.set_global_opts(
# 标题设置
title_opts=opts.TitleOpts(
title=title, # 主标题
subtitle=subtitle, # 副标题
pos_left="center", # 标题展示位置
title_textstyle_opts=dict(color="white"), # 设置标题字体颜色
subtitle_textstyle_opts=dict(color="white")
),
# 图例设置
legend_opts=opts.LegendOpts(
is_show=True, # 是否显示图例
pos_left="right", # 图例显示位置
pos_top="3%", # 图例距离顶部的距离
orient="horizontal", # 图例水平布局
textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
color="white", # 颜色
font_size="13", # 字体大小
font_weight="bolder", # 加粗
),
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
is_show=True, # 是否使用提示框
trigger="axis", # 触发类型
is_show_content=True,
trigger_on="mousemove|click", # 触发条件，点击或者悬停均可出发
axis_pointer_type="cross", # 指示器类型，鼠标移动到图表区可以查看效果
# formatter = "{a}
{b}:{c}人" # 文本内容
),
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(
range_start=0, # 开始范围
range_end=25, # 结束范围
# orient="vertical", # 设置为垂直布局
type_="slider", # slider形式
is_zoom_lock=False, # 锁定区域大小
# pos_left="1%" # 设置位置
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
is_show=True,
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False), # 分割线
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False), # 刻度不显示
axislabel_opts=opts.LabelOpts( # 坐标轴标签配置
font_size=13, # 字体大小
font_weight="bolder" # 字重
),
), # 关闭Y轴显示
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
boundary_gap=False, # 两边不显示间隔
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), # 刻度不显示
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False), # 分割线不显示
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True), # 轴不显示
axislabel_opts=opts.LabelOpts( # 坐标轴标签配置
font_size=13, # 字体大小
font_weight="bolder" # 字重
),
),
)
# 新建一个折线图Line
line2 = Line()
line2.add_xaxis(data["日期"].tolist())
# 将line数据通过yaxis_index指向后添加的Y轴
# line2.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts())
line2.add_yaxis(
label2,
data["利润/亏损"].tolist(),
yaxis_index=0,
is_symbol_show=False, # 是否显示数据标签点
is_smooth=True, # 设置曲线平滑
label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=True, # 是否显示数据
),
# 线条粗细阴影设置
linestyle_opts={
"normal": {
"color": "#44B2BE", # 线条颜色
"shadowColor": "#44B2BE60", # 阴影颜色和不透明度
"shadowBlur": 8, # 阴影虚化大小
"shadowOffsetY": 20, # 阴影y偏移量
"shadowOffsetX": 20, # 阴影x偏移量
"width": 7 # 线条粗细
},
},
)
line1.overlap(line2)
tab.add(line1, table)
return tab.render(title + "-" + subtitle + ".html")
echarts_two_line(year_lis, sale_data_lis, title="销售额、利润在时间维度的变化", subtitle=" ",
label="销售额", label2="利润/亏损")6、销售额
sale_sum = int(data["销售额"].sum()) num_count = int(data["产品数量"].sum()) profit_sum = int(data["利润/亏损"].sum()) print(profit_sum) def big_data(title="主标题", subtitle="副标题"): c = Pie( init_opts=opts.InitOpts( chart_id=1, bg_color="#080b30", theme="dark", width="300px", height="300px", ) ) c.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title=title, subtitle=subtitle, title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_size=36, color="#FFFFFF", ), pos_left="center", pos_top="middle" ) ) return c.render(str(title) + "-" + subtitle + ".html") big_data(title=sale_sum, subtitle="销售额")
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