《数据可视化技术》 课件 18 学生就业数据分析

《数据可视化技术》单元18学生就业数据分析01准备活动点名、复习本次课学习内容、学习目标介绍学习内容任务：为了直观地查看学生在本省就业方面的数据，需要对就业数据进行统计分析，绘制本省各地市就业分布图。为了更详细地了解不同月份就业分布情况，还需要绘制三维图形来展示和对比分析。本单元学习Flask+Echarts+Jinja提取文件数据到网页端，再绘制柱状图、3D柱状图。任务1、Python处理文件数据任务2、绘制学生在本省各地市就业分布图任务3、绘制学生就业在不同月份各地市分布的三维柱状图学习目标1、知识（1）掌握Python数据处理方法（2）掌握Flask渲染模板（3）掌握Echarts柱状图、3D柱状图的绘制2、技能（1）能够使用Python处理数据（2）能够使用Flask将数据传递到网页（3）能够使用Jinja获取数据并通过Echarts展示出来3、素养（1）严谨认真、代码规范；（2）数据安全、爱国精神；（3）信息检索能力02发展活动任务分析、任务资讯、演示讲解、任务实施子任务一：绘制学生在本省各地市就业分布图1、使用Pandas读取“学生就业在本省分布情况.csv”文件，计算每个地市就业的总数，提取地区和就业总数数据，使用Flask模板渲染发送数据到Web前端，Web页面通过Jinja2获取数据，借助ECharts插件，绘制学生在本省各地市就业分布图。主要步骤：使用Python读取csv文件，提取“地区”一列疫情数据，提取“总数”一列数据使用flask渲染模板，同时将两列数据传递到网页中去在网页中调用echarts，使用Jinja获取数据，绘制柱状图任务实施效果图如下子任务2绘制学生就业在不同月份各地区分布情况的三维图2、本任务需要读取JSON数据，绘制三维柱状图，来查看学生在本省不同月份各地区的就业分布情况。1）JSON数据：JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级数据交换格式，是Web应用中常见的一种数据格式。JSON是一个序列化的对象或数组。它由一套标记符的序列组成，这套标记符包含6个构造字符（左右大括号、左右中括号、冒号、逗号）、对象、数组、字符串、数字和3个字面值（false、null、true）。知识准备下列数据都是合法的JSON实例：其中由大括号括起来，中间使用逗号分隔键值对组成的字符串是最常见的JSON数据，JSON数据基本形式如下：2）JSON数据操作

Python中处理JSON数据的函数主要有json.dumps、json.dump、json.loads、json.load（1）json.dumps用于对数据进行编码，将Python中的字典数据转换为JSON字符串。（2）Json.dump用于将Python数据写入JSON文件知识准备知识准备2）JSON数据操作（3）json.loads用于对数据进行解码，将JSON字符串转换为Python中的字典数据。（4）json.loadjson.load用于打开JSON文件，并把字符串转换为Python的字典数据。知识准备2）ECharts三维柱状图

三维图一般至少有3个方面的参数，形成3D立体结构。在绘制三维图时需要导入ECharts.js、ECharts-gl.js依赖包，在option参数设置中一般需要指定grid3D、xAxis3D、yAxis3D、zAxis3D等项目，在series中使用type指定三维图类型，如：type：'bar3D'表示三维柱状图。

type：'scatter3D'表示三维散点图。

type：'line3D'表示三维折线图。

type：'map3D'表示三维地图。知识准备2）ECharts三维柱状图代码先导入了echarts.min.js、echarts-gl.min.js两个插件，再初始化ECharts实例，关联id为“main”的DIV，配置option参数。option中列出了3D效果的一些参数，但没有设置具体的值。运行该网页代码，结果如图4-4-1所示。任务实施本任务需要读取JSON数据，绘制三维柱状图，来查看学生在本省不同月份各地区的就业分布情况。主要步骤：(1)使用Python读取“学生就业在本省分布情况_3D数据.json”文件，提取x_city作为x轴数据，提取y_date作为y轴数据，提取data_jobs列表数据作为z轴数据。(2)使用flask渲染模板，同时将三列数据传递到网页中去(3)在网页中调用echarts，使用Jinja获取数据，绘制