Maison développement back-end Tutoriel Python Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

Aug 09, 2023 pm 05:19 PM
python pandas pyecharts


Dans ce numéro, nous utilisons Python pour analyser les données d'information des entreprises Fortune 500 en 2022, jetez un œil :

  • Dans quels pays se trouvent grossièrement les 500 plus grandes entreprises
  • Quelles sont les 500 plus grandes entreprises chinoises et leur répartition dans les différentes villes du pays ? .
  • J'espère que cela sera utile à mes amis Si vous avez des questions ou des domaines à améliorer, vous pouvez envoyer un message privé à l'éditeur.
  • Bibliothèques impliquées :
Pandas — Traitement des données
  • Pyecharts — Visualisation des données
  • Partie visualisation :

    • Pictogramme — PictorialBar

    • Graphique à barres — Carte à barres

    • — Carte

    • Système de coordonnées géographiques — Géo

    • Water Polo Carte — Liquid

    • Carte de coordonnées polaires — Polar

    • Nuage de mots — WordCloud

    1. Module d'importation

    import pandas as pd 
    from pyecharts.charts import Pie
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.charts import Grid
    from pyecharts.charts import Map
    from pyecharts.charts import Geo
    from pyecharts.charts import WordCloud
    from pyecharts.charts import PictorialBar
    from pyecharts.charts import Liquid
    from pyecharts.charts import Polar
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.commons.utils import JsCode
    Copier après la connexion


    2. Pandas数据处理

    2.1 读取数据
    df = pd.read_excel('2022年世界五百强排行榜.xlsx')
    df.head(10)
    Copier après la connexion

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    2.2 查看数据信息

    df.info()
    Copier après la connexion

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    500条数据没有确缺失,不需要进行其他处理。


    3. Pyecharts数据可视化

    3.1 各国世界500强企业数量排名柱状图
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='1000px',bg_color='#0d0735'))
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis("",y_data)
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",
                                                  font_size=12,
                                                  font_weight='bold',
                                                  formatter='{c} 家'),
                        )
        .set_global_opts(
                        xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,),
                        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                            axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13,color='#fff200'),
                            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False)
                        ),
                        title_opts=opts.TitleOpts(title="各国世界500强企业数量排名",pos_left='center',pos_top='1%',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=22,color="#38d9a9")),
                        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, 
                                          min_=20,
                                          max_=150,
                                          is_piecewise=False,
                                          dimension=0,
                                          range_color=['#203fb6', '#008afb', '#ffec4a', '#ff6611', '#f62336']
                                                         ),
                        )
        .reversal_axis()
    )
    Copier après la connexion

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    • 我国以145家世界500强企业高居榜首
    • 美国128家、日本47家位居二、三位
    • 亚洲方面还有韩国以18家的数量排名第六
    3.2 各国世界500强企业数量排名TOP8极坐标图
    p = (
        Polar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='800px', bg_color='#0d0735'))
        .add_schema(
            radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(data=x_data[-8:], 
                                                type_='category'),
            angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(
                  is_clockwise=True, 
                  is_scale=True,
                  max_=150,
                  axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=14, color='#fff200'),
                  axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
                                                        width=2,type_='dashed',color='#e4e932')),
                  splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed', color='#9FC131')
                    ),
                 ),
        )
        .add('',y_data[-8:], type_='bar')
        .set_global_opts( 
            title_opts=opts.TitleOpts(title='各国世界500强企业数量排名TOP8',subtitle='制图@公众号:Python当打之年',pos_left='center',pos_top='1%',
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#38d9a9',font_size=20)
            ),
             visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150, is_show = False, is_piecewise=True, split_number = 8, min_ = 10,
                                               range_color=['#203fb6', '#008afb', '#ffec4a', '#ff6611', '#f62336'] 
                                              ),
        )
    )
    Copier après la connexion

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    3.3 各国世界500强企业数量占比饼状图

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    • 我国世界500强企业有145家,占比高达29%,接近总量的1/3

    • Les États-Unis en représentent 24,8, le Japon en représente 9,4%

    3.4 Classement du nombre d'entreprises Fortune 500 dans chaque pays Pictogramme TOP8

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    3.5 Fortune 500 villes de Chine Diagramme à barres du classement du nombre d'entreprises

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    Aspect national :
    • La majorité des 145 entreprises Fortune 500 de mon pays se trouvent essentiellement dans des villes de premier rang
    • Pékin se classe premier avec 54 entreprises Fortune 500. Shanghai et Shenzhen suivent de près avec respectivement 12 et 10 entreprises
    • Pékin, Shanghai, Guangzhou, Shenzhen et Zhongshan, Guangzhou est sorti du top 5 avec 4 entreprises, se classant 7ème

    3.6 各国世界500强企业数量地图分布
    m1 = (
        Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='500px',theme='dark',bg_color='#0d0735')) 
        .add('公司数量', 
             region_data, 
             "world", 
             is_map_symbol_show=False,
             is_roam=False, 
            )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, 
                                              max_=150,
                                              min_=0,
                                              is_piecewise=True,
                                              split_number=10,
                                              pos_top='50%',
                                              pos_left='10%',
                                              range_color=['#9ecae1','#6baed6','#4292c6','#2171b5','#08519c','#08306b','#d4b9da','#c994c7','#df65b0','#e7298a','#ce1256','#980043','#67001f']
            ), 
        )
    )
    Copier après la connexion

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    效果2:

    3.7 中国世界500强企业数量占比水球图

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    3.8 世界500强企业公司名称词云
    wd = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',height='600px',theme='dark',bg_color='#0d0735'))
    wd.add('', 
           [list(z) for z in zip(x_data, y_data)],
          )
    wd.set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title=""),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
        )
    wd.render_notebook()
    Copier après la connexion

    Pandas+Pyecharts | Visualisation de l'analyse des données Fortune 500 2022

    营收方面:

    • Walmart se classe premier avec un chiffre d'affaires d'exploitation de 572 754 dollars américains, Amazon se classe deuxième avec un chiffre d'affaires de 469 822 dollars américains et State Grid Corporation of China se classe troisième avec 460 616,9 millions de dollars américains
    • Un total de 4 entreprises chinoises sont entrées dans le top 10 de la liste Fortune 500 : State Grid Co., Ltd. (3), China National Petroleum Corporation (4), China Petroleum & Chemical Corporation (5), China State Construction Engineering Corporation ( 9)
    4. En raison de la longueur, une partie du code n'est pas affichée,
    Exécute l'adresse en ligne (y compris le code source)
    :

    https: //www.heywhale.com/mw/project/6318517d9b96502cad5c5ab0

    Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

    Déclaration de ce site Web
    Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

    Outils d'IA chauds

    Undresser.AI Undress

    Undresser.AI Undress

    Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

    AI Clothes Remover

    AI Clothes Remover

    Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    Images de déshabillage gratuites

    Clothoff.io

    Clothoff.io

    Dissolvant de vêtements AI

    AI Hentai Generator

    AI Hentai Generator

    Générez AI Hentai gratuitement.

    Article chaud

    R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
    2 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Repo: Comment relancer ses coéquipiers
    4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Hello Kitty Island Adventure: Comment obtenir des graines géantes
    4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Combien de temps faut-il pour battre Split Fiction?
    3 Il y a quelques semaines By DDD

    Outils chauds

    Bloc-notes++7.3.1

    Bloc-notes++7.3.1

    Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

    SublimeText3 version chinoise

    SublimeText3 version chinoise

    Version chinoise, très simple à utiliser

    Envoyer Studio 13.0.1

    Envoyer Studio 13.0.1

    Puissant environnement de développement intégré PHP

    Dreamweaver CS6

    Dreamweaver CS6

    Outils de développement Web visuel

    SublimeText3 version Mac

    SublimeText3 version Mac

    Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

    Comment résoudre le problème des autorisations rencontré lors de la visualisation de la version Python dans le terminal Linux? Comment résoudre le problème des autorisations rencontré lors de la visualisation de la version Python dans le terminal Linux? Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

    Solution aux problèmes d'autorisation Lors de la visualisation de la version Python dans Linux Terminal Lorsque vous essayez d'afficher la version Python dans Linux Terminal, entrez Python ...

    Comment copier efficacement la colonne entière d'une dataframe dans une autre dataframe avec différentes structures dans Python? Comment copier efficacement la colonne entière d'une dataframe dans une autre dataframe avec différentes structures dans Python? Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

    Lorsque vous utilisez la bibliothèque Pandas de Python, comment copier des colonnes entières entre deux frames de données avec différentes structures est un problème courant. Supposons que nous ayons deux dats ...

    Dessin graphique de sablier Python: comment éviter les erreurs variables non définies? Dessin graphique de sablier Python: comment éviter les erreurs variables non définies? Apr 01, 2025 pm 06:27 PM

    Précision avec Python: Source de sablier Dessin graphique et vérification d'entrée Cet article résoudra le problème de définition variable rencontré par un novice Python dans le programme de dessin graphique de sablier. Code...

    Python multiplateform de bureau de bureau de bureau: quelle bibliothèque GUI est la meilleure pour vous? Python multiplateform de bureau de bureau de bureau: quelle bibliothèque GUI est la meilleure pour vous? Apr 01, 2025 pm 05:24 PM

    Choix de la bibliothèque de développement d'applications de bureau multiplateforme Python De nombreux développeurs Python souhaitent développer des applications de bureau pouvant s'exécuter sur Windows et Linux Systems ...

    Google et AWS fournissent-ils des sources publiques d'image PYPI? Google et AWS fournissent-ils des sources publiques d'image PYPI? Apr 01, 2025 pm 05:15 PM

    De nombreux développeurs s'appuient sur PYPI (PythonPackageIndex) ...

    Comment compter et trier efficacement de grands ensembles de données de produit dans Python? Comment compter et trier efficacement de grands ensembles de données de produit dans Python? Apr 01, 2025 pm 08:03 PM

    Conversion et statistiques de données: traitement efficace des grands ensembles de données Cet article introduira en détail comment convertir une liste de données contenant des informations sur le produit en une autre contenant ...

    Comment optimiser le traitement des images à haute résolution dans Python pour trouver des zones circulaires blanches précises? Comment optimiser le traitement des images à haute résolution dans Python pour trouver des zones circulaires blanches précises? Apr 01, 2025 pm 06:12 PM

    Comment gérer les images haute résolution à Python pour trouver des zones blanches? Traitement d'une image haute résolution de 9000x7000 pixels, comment trouver avec précision deux de l'image ...

    Comment résoudre le problème de l'encodage du nom de fichier lors de la connexion au serveur FTP dans Python? Comment résoudre le problème de l'encodage du nom de fichier lors de la connexion au serveur FTP dans Python? Apr 01, 2025 pm 06:21 PM

    Lorsque vous utilisez Python pour se connecter à un serveur FTP, vous pouvez rencontrer des problèmes d'encodage lors de l'obtention de fichiers dans le répertoire spécifié et de les télécharger, en particulier du texte sur le serveur FTP ...

    See all articles