pyechart做漏斗图

利用pyecharts实现一个简陋的漏斗图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Funnel # from pyecharts.faker import Faker import pandas as pd dt =pd.read_excel("C:/Users/ganyu/Desktop/test.xlsx",sheet_name=1) 数据： 将数据整理成二维列表 [ [key,value], [key,value], … ] 作图: data = [] for d in dt.value 在数据分析和可视化领域，有效地展示数据可以帮助我们更好地理解并传达信息。本文将详细介绍如何使用Python中的`pyecharts`库创建一个漏斗图，并提供一个简单的示例来说明这一过程。 `pyecharts`是一个基于ECharts的数据可视化库，它为Python提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图以及我们关心的漏斗图等。ECharts是由百度开发的一个轻量级且强大的JavaScript图表库，而`pyecharts`则为Python程序员提供了与ECharts交互的桥梁。 我们需要导入必要的库。在本例中，我们使用`pyecharts`库中的`Funnel`类来创建漏斗图，同时还需要`options`模块来设置图表的属性。另外，`pandas`库用于读取Excel数据： ```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Funnel import pandas as pd ``` 接下来，我们加载数据。在这个例子中，数据是从Excel文件中读取的。假设Excel文件的第一张工作表中包含我们要展示的数据： ```python dt = pd.read_excel("C:/Users/ganyu/Desktop/test.xlsx", sheet_name=1) ``` 为了制作漏斗图，我们需要将数据转换成适合`pyecharts`的格式，即二维列表，其中每个元素都是一个包含键值对的列表。假设`dt`的数据结构是两列，一列代表标签（key），另一列代表数值（value）： ```python data = [] for d in dt.values: data.append(list(d)) ``` 现在我们有了合适的数据格式，可以创建漏斗图了。这里我们创建一个`Funnel`对象，然后调用`add`方法添加数据系列，`label_opts`用于设置标签的位置，`sort`参数决定数据的排序方式（升序或降序），最后通过`set_global_opts`设置全局选项，如标题： ```python c = ( Funnel() .add( "资产/w", data, label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"), sort="ascending", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="漏斗图")) ) ``` `render_notebook()`方法用于在Jupyter notebook环境中显示图表： ```python c.render_notebook() ``` 运行以上代码后，你将在Jupyter notebook中看到一个简单的漏斗图，展示了数据从一个阶段到下一个阶段的减损情况，这在分析转化率或者流程效率时非常有用。 总结起来，`pyecharts`提供了一个简洁的API来创建漏斗图，通过数据的处理和配置选项的设置，我们可以定制出满足需求的可视化结果。无论你是数据分析新手还是经验丰富的开发者，`pyecharts`都能帮助你轻松地在Python环境中实现数据可视化。