财务大数据-Python基础 课件 4.2财经数据可视化：pyecharst

数据可视化：Pyecharts课前回顾matplotlib绘图流程：创建画布→选定子图→绘制图形→添加图例→保存图形→显示图形figure：创建空白画布，一个画布中包含一个或多个坐标系(Axes)，每个Axes都是一个绘图区域subplot：创建子图并选择绘图区域subplots：快速创建多子图环境，需要两个变量分别接收其他常用函数：title、label、tick、legend等常用绘图函数：plot、bar、pie等作图函数-plot：Pandas快速作图函数，通过参数可绘制各种图形matplotlib官网：目录010203Pyecharts简介Pyecharts初级应用Pyecharts高级应用01Pyecharts简介Pyecharts简介Python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理，而Echarts可视化功能强大，那么，是否可以在Python中运用Echarts来进行可视化呈现呢？Echarts(EnterpriseCharts，即商业级数据图表)，是一个由百度开源的数据可视化库，凭借着良好的交互性、精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。Echarts除了支持常规的折线图、柱状图、饼图等基本图形外，还支持树形图、地理图、3D图以及组合图形。Pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，通过将Echarts与Python进行对接，实现在Python中直接使用数据生成Echarts图表的功能。Pyecharts图表类型Pyecharts支持的图表类型如下：基本图表基本图表直角坐标系图表树型图表Calendar：日历图Sankey：桑基图Bar：柱状图/条形图Tree：树图Funnel：漏斗图Sunburst：旭日图Boxplot：箱形图TreeMap：矩形树图Gauge：仪表盘ThemeRiver：主题河流图EffectScatter：涟漪特效散点图Graph：关系图WordCloud：词云图HeatMap：热力图Liquid：水球图Kline/Candlestick：K线图Parallel：平行坐标系Line：折线/面积图Pie：饼图PictorialBar：象形柱状图Polar：极坐标系Scatter：散点图Radar：雷达图Overlap：层叠多图Pyecharts图表类型Pyecharts支持的图表类型如下：地理图表3D图表组合图表HTML组件Geo：地理坐标系Bar3D：3D柱状图Grid：并行多图Component通用配置项Map：地图Line3D：3D折线图Page：顺序多图Table：表格Scatter3D：3D散点图Tab：选项卡多图Image：图像Surface3D：3D曲面图Timeline：时间线轮播多图Map3D-三维地图提示具体图形绘制方法可参考Pyecharts官方网站：02Pyecharts初级应用Pyecharts初级应用Pyecharts图表类引入：frompyecharts.chartsimport图表类名Pyecharts绘图流程：初始化具体类型图表使用add()方法添加数据及配置项使用render()生成图形(.html文件)使用科云内置函数show_html()在编辑器中展示图形（使用render_notebook()可在Jupyternotebook中展示图形）Pyecharts初级应用说明：甲公司1-5月份收入金额依次为45000元、38000元、54000元、55000元、48000元，成本金额依次为31500元、28500元、38880元、40700元、35520元。要求：使用Pyecharts绘制1-5月收入成本对比图(图表类型为柱状图)。示例1代码#初始化图表类型frompyecharts.chartsimportBarbar1=Bar()#添加数据bar1.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月'])bar1.add_yaxis('收入',[45000,38000,54000,55000,48000])bar1.add_yaxis('成本',[31500,28500,38880,40700,35520])#生成html文件bar1.render('收入&成本对比.html')#展示图形show_html(bar1)Pyecharts初级应用说明：甲公司1-5月份收入金额依次为45000元、38000元、54000元、55000元、48000元，成本金额依次为31500元、28500元、38880元、40700元、35520元。要求：使用Pyecharts绘制1-5月收入成本对比图(图表类型为柱状图)。代码#链式调用frompyecharts.chartsimportBarbar1=(Bar().add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月']).add_yaxis('收入',[45000,38000,54000,55000,48000]).add_yaxis('成本',[31500,28500,38880,40700,35520]))#展示图形show_html(bar1)03Pyecharts高级应用Pyecharts高级应用前面我们使用Pyecharts绘制了简单的柱状图，但是观察可以发现，绘制出来的图形没有标题、也没有工具栏，那么如何才能使我们的图形更加精巧？Pyecharts提供了丰富的配置项，包括全局配置项和系列配置项：set_global_opts()：全局配置项，可配置标题、图例、坐标轴、工具箱等；set_series_opts()：系列配置项，可配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等。提示通过配置项，可以更好的设置个性化图表，为图表注入灵魂。Pyecharts配置项引入：frompyechartsimportoptionsasopts初始化配置常用参数说明widthstr，图表画布宽度(像素px)，如：width=‘900px’heightstr，图表画布高度(像素px)，如：height=‘500px’chart_idstr，图表ID，图表唯一标识theme图表主题初始化配置：init_opts=opts.InitOpts()定制主题pyecharts内置提供了多种不同风格的主题，只需引入主题类型就可以使用；主题类型引入：frompyecharts.globalsimportThemeType设置主题：theme=ThemeType.主题风格主题风格主题风格主题风格主题风格BUILTIN_THEMESINFOGRAPHICROMAWALDENCHALKLIGHTROMANTICWESTEROSDARKMACARONSSHINEWHITEESSOSPURPLE_PASSIONVINTAGEWONDERLAND初始化配置代码#引入表格类型、配置项、主题类型frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeType#初始化配置bar1=Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='450px',theme=ThemeType.DARK))#添加数据bar1.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月'])bar1.add_yaxis('收入',[45000,38000,54000,55000,48000])bar1.add_yaxis('成本',[31500,28500,38880,40700,35520])#展示图形show_html(bar1)初始化配置常用全局配置项-标题配置项常用参数说明title主标题文本，支持使用\n换行subtitle副标题文本，支持使用\n换行pos_left标题组件离容器左侧的距离，可以是具体数值，也可以是百分比，还可以是'left','center','right'，组件会根据相应的位置自动对齐pos_right标题组件离容器右侧的距离pos_top标题组件离容器上侧的距离，可以是具体数值，也可以是百分比，还可以是'top','middle','bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐pos_bottom标题组件离容器下侧的距离调用标题配置项：title_opts=opts.TitleOpts()常用全局配置项-标题配置项代码#引入表格类型、配置项、主题类型frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeType#初始化配置bar1=Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='450px',theme=ThemeType.DARK))#添加数据bar1.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月'])bar1.add_yaxis('收入',[45000,38000,54000,55000,48000])bar1.add_yaxis('成本',[31500,28500,38880,40700,35520])#设置全局配置项bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='收入&成本对比',subtitle='2020年1-5月'))#展示图形show_html(bar1)常用全局配置项-标题配置项常用全局配置项-图例配置项常用参数说明type_图例的类型，可选，默认'plain'：代表普通图例，'scroll'：代表可滚动翻页的图例。selected_mode图例选择的模式，控制是否可以通过点击图例改变系列的显示状态。默认开启图例选择，可以设成false关闭，也可设成'single'或者'multiple'使用单选或者多选模式。is_show是否显示图例组件，默认为Truepos_left/pos_right图例组件离容器左/右侧的距离pos_top/pos_bottom图例组件离容器上/下侧的距离orient图例列表的布局朝向，默认'horizontal'水平,可选：'vertical'垂直调用图例配置项：legend_opts=opts.LegendOpts()常用全局配置项-图例配置项代码#引入表格类型、配置项、主题类型frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeType#初始化配置bar1=Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='450px',theme=ThemeType.DARK))#添加数据bar1.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月'])bar1.add_yaxis('收入',[45000,38000,54000,55000,48000])bar1.add_yaxis('成本',[31500,28500,38880,40700,35520])#设置全局配置项bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='收入&成本对比',subtitle='2020年1-5月'),legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical'))#展示图形show_html(bar1)常用全局配置项-图例配置项常用全局配置项-坐标轴配置项常用参数说明name坐标轴名称is_show是否显示坐标轴，默认为Trueis_inverse是否反向坐标轴，默认为Falsename_location坐标轴名称显示位置，可选：'start','middle','center','end'，默认'end'name_gap坐标轴名称与轴线之间的距离，默认15name_rotate坐标轴名称旋转角度值，解决坐标轴名称过长的问题axislabel_opts坐标轴标签配置项。如：设置坐标轴标签旋转角度值，解决坐标轴标签名称过长的问题：axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30)调用x轴配置项：xaxis_opts=opts.AxisOpts()调用y轴配置项：yaxis_opts=opts.AxisOpts()常用全局配置项-坐标轴配置项代码#引入表格类型、配置项、主题类型frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeType#初始化配置bar1=Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='450px',theme=ThemeType.DARK))#添加数据bar1.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月'])bar1.add_yaxis('收入',[45000,38000,54000,55000,48000])bar1.add_yaxis('成本',[31500,28500,38880,40700,35520])#设置全局配置项bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='收入&成本对比',subtitle='2020年1-5月'),legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='月份'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='金额（元）',name_location='center',name_gap=50))#展示图形show_html(bar1)常用全局配置项-坐标轴配置项常用全局配置项-工具箱配置常用参数说明is_show是否显示工具栏组件，默认Falseorient工具栏的的布局朝向，可选：默认'horizontal'水平,'vertical'垂直pos_left图例组件离容器左侧的距离pos_right图例组件离容器右侧的距离pos_top图例组件离容器上侧的距离pos_bottom图例组件离容器下侧的距离调用工具箱配置：toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()常用全局配置项-工具箱配置示例2代码#引入表格类型、配置项、主题类型frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeType#初始化配置bar1=Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px',height='450px',theme=ThemeType.DARK))#添加数据bar1.add_xaxis(['1月','2月','3月','4月','5月'])bar1.add_yaxis('收入',[45000,38000,54000,55000,48000])bar1.add_yaxis('成本',[31500,28500,38880,40700,35520])#设置全局配置项bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='收入&成本对比',subtitle='2020年1-5月'),legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='月份'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='金额（元）',name_location='center',name_gap=50),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True))#展示图形show_html(bar1)常用全局配置项-工具箱配置系列配置项设置系列配置项：set_series_opts()，常用配置如下：常用系列配置项说明标签配置项调用配置：label_opts=opts.LabelOpts()，可设置标签的字体、大小、位置、旋转角度等，常用参数：is_show(是否显示标签)线样式配置项调用配置：linestyle_opts=opts.LineStyleOpts()，可设置线条的宽度、透明度、颜色等，常用参数：width(调整线条宽度)区域填充样式配置项调用配置：areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts()，可设置区域填充的透明度、颜色等，常用参数：opacity(设置透明度，0-1的数字，可通过该参数绘制面积图)数据格式转换Pyecharts本质上是将Echarts的配置项由Pythondict序列化为JSON格式，所以Pyecharts支持什么格式的数据类型取决于JSON支持什么数据类型，Python中对JSON的格式转换如下：提示将数据传入Pyecharts时，需要先将数据格式转换成上述Python原生的数据类型；数据分析一般需要使用Numpy、Pandas，Numpy中的int64、int32等数据类型并不继承自Python原生数据类型。PythonJSONint,floatnumberstrstringboolbooleandictobject(JSON对象)listarray数据类型转换：Series.tolist()财务指标可视化-数据准备要求：读取data.xlsx文件，根据“资产负债表项目”和“利润表项目”计算各期毛利率、营业净利率、权益净利率、总资产净利率，并筛选2022年相关指标。示例3代码#引入pandasimportpandasaspd#读取资产负债表项目df1=pd.read_excel('/webpython/course/d2633ec9ca5c4a288b73f97b4616d541/data.xlsx',converters={'年':str,'月':str})#读取利润表项目df2=pd.read_excel('/webpython/course/d2633ec9ca5c4a288b73f97b4616d541/data.xlsx',sheet_name=1,converters={'年':str,'月':str})#调用merge函数连接df1、df2df3=pd.merge(df1,df2)财务指标可视化-数据准备要求：读取data.xlsx文件，根据“资产负债表项目”和“利润表项目”计算各期毛利率、营业净利率、权益净利率、总资产净利率，并筛选2022年相关指标。示例3代码#指标计算df3['毛利率']=(df3['营业收入']-df3['营业成本'])/df3['营业收入']df3['营业净利率']=df3['净利润']/df3['营业收入']df3['权益净利率']=df3['净利润']/df3['所有者权益']df3['总资产净利率']=df3['净利润']/(df3['流动资产']+df3['非流动资产'])#创建df_2022(2022年财务指标统计)df_2022=df3.loc[df3['年']=='2022',['年','月','营业收入','毛利率','营业净利率','权益净利率','总资产净利率']]#show_table()展示df_2022show_table(df_2022)财务指标可视化-数据准备绘制饼图要求：使用Pyecharts根据2022年营业收入指标绘制饼图，要求展示玫瑰饼图。示例4代码frompyecharts.chartsimportPiefrompyechartsimportoptionsasoptsdf_sorted=df_2022.sort_values('营业收入',ascending=False)#按营业收入降序排序#数据转换：将DataFrame转换为Python数据类型列表x=df_sorted['月'].tolist()y1=df_sorted['营业收入'].tolist()data=[zforzinzip(x,y1)]#系列数据项，格式为[(key1,value1),(key2,value2)]#绘制饼图pie=Pie()pie.add('营业收入',data,rosetype='area')pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2022营业收入'),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='5%',pos_top='10%',orient='vertical'))show_html(pie)绘制饼图绘制面积图要求：使用Pyecharts根据2022年毛利率、营业净利率、权益净利率、总资产净利率指标绘制面积图。示例5代码#引入表格类型、配置项、主题类型frompyecharts.chartsimportLinefrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeType#数据转换：将DataFrame转换为Python数据类型列表x=df_2022['月'].tolist()y2=df_2022['毛利率'].tolist()y3=df_2022['营业净利率'].tolist()y4=df_2022['权益净利率'].tolist()y5=df_2022['总资产净利率'].tolist()#初始化配置line1=Line(init_opts=opts.InitOpts(width='900px',height='500px',theme=ThemeType.ESSOS))绘制面积图示例5代码#添加数据line1.add_xaxis(x)line1.add_yaxis('毛利率',y2,is_smooth=True)line1.add_yaxis('营业净利率',y3,is_smooth=True)line1.add_yaxis('权益净利率',y4,is_smooth=True)line1.add_yaxis('总资产净利率',y5,is_smooth=True)#设置全局配置项line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年盈利能力指标统计',pos_left='center'),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='12%',pos_top='5%',orient='vertical'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='月份'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='比率'),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True))#设置系列配置项line1.set_series_opts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3),label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.3))#设置图形填充透明度show_html(line1)绘制面积图Pyecharts组合图形Pyecharts也可以将多个图形组合在一起，常用组合方法如下：Grid：并行多图，在同一画布中显示多张图page：顺序多图，在同一网页中按顺序展示多图，常应用于绘制大数据看板Tab：选项卡多图，可以通过点击选项卡查看不同图形Timeline：时间线轮播多图，可以动态展示数据变化引入规则：frompyecharts.chartsimport

Grid,page,Tab,TimelinePyecharts组合图形组合图形绘图流程如下：引入Grid,page,Tab,Timeline及具体图表类型绘制单个图形初始化组合图形使用add()添加需要展示的图形，并设置显示位置展示组合图形注意使用Grid组合图形，第一个添加的图需为直角坐标系图表，即有x/y轴的图(如：折线图、柱状图)，其他位置顺序任意。Pyecharts组合图形-GridGrid常用配置项：直角坐标系网格配置项：grid_opts=opts.GridOpts()常用参数说明is_show是否显示直角坐标系网格，默认Falsepos_leftgrid组件离容器左侧的距离pos_rightgrid组件离容器右侧的距离pos_topgrid组件离容器上侧的距离pos_bottomgrid组件离容器下侧的距离财务指标可视化-并行多图要求：使用Pyecharts绘制毛利率折线图、权益净利率&总资产净利率柱状图，并使用Grid将两个图形组合在一起(上下组合)。示例6代码#引入Gridfrompyecharts.chartsimportGrid#绘制毛利率折线图line2=Line()line2.add_xaxis(x)line2.add_yaxis('毛利率',y2)line2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年毛利率',pos_left='center'),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'))line2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))财务指标可视化-并行多图示例6代码#绘制权益净利率&总资产净利率柱状图bar2=Bar()bar2.add_xaxis(x)bar2.add_yaxis('权益净利率',y4)bar2.add_yaxis('总资产净利率',y5)bar2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年权益净利率&总资产净利率',pos_left='center',pos_top='48%'),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='53%'))bar2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))#组合图形grid1=Grid()grid1.add(line2,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom='60%'))grid1.add(bar2,grid_opts=opts.GridOpts(pos_top='60%'))#展示组合图形show_html(grid1)财务指标可视化-并行多图Pyecharts组合图形Page()常用参数：layout(布局配置项)，即页面布局layout=Page.SimplePageLayout：简单页面布局，默认选项layout=Page.DraggablePageLayout：可拖动页面布局，子图可调节位置示例7代码#引入Pagefrompyecharts.chartsimportPage#顺序多图page1=Page(layout=Page.DraggablePageLayout)page1.add(line1,grid1,pie)#生成文件page1.render('2022年盈利能力指标.html')提示layout参数设置为Page.DraggablePageLayout，生成的html文件可调节图形位置，图形按照添加的顺序进行排列，顺序决定图形的层级，越靠前的图形，层级越低，反之越高，可根据可视化展示需求调整图形顺序。Pyecharts组合图形打开“2022年盈利能力指标.html”，根据可视化需求调整各图形的位置(可任意缩放大小)，调节好后点击左上角SaveConfig，如下：

Pyecharts组合图形点击“SaveConfig”后会在此网页上下载一个chart_config.json配置文件，将该文件上传至平台【文件列表】后，按以下代码操作：

示例7代码#生成调整好的html文件page1.save_resize_html('2022年盈利能力指标.html',cfg_file='chart_config.json',dest='2022年盈利能力指标2.html');注意渲染配置json数据中是以chart_id来作为一个图形的唯一标识符，若需要复用调整好的渲染模板，则需要指定各图形的chart_id；chart_id不可与render_notebook()同时使用。chart_config.json文件是已经调整好布局的配置文件（确定各子图位置大小）财务指标可视化-顺序多图Pyecharts组合图形-TabTab：选项卡多图，仅需将图形逐一添加即可。示例8代码#引入Tabfrompyecharts.chartsimportTab#选