python利用json和pyecharts画折线图实例代码

目录

• 一.json模块对数据进行处理
•  二.利用pyecharts画折线图
•  三.利用pyecharts画美、日、印三国家折线图
•  四.本文数据集

注：本次实验的数据在文章最后面，我已上传至百度网盘

一.json模块对数据进行处理

 上面三个txt文本是这三个国家疫情爆发相关的数据

 我们先以美国为例

我们可以看到，这文件里面有些地方不符合json格式，所以在用改文件之前就需要我们去处理

 处理json格式的数据我们需要借用json在线解析工具

我这里用的是：

 将正确格式复制粘贴到“json数据”中，然后再点击“视图”

这里就会给我们一个流程图

这里我们就要开始分析：

我们需要的是，美国疫情确诊人随时间的变化，我们依次打开就可以找到

这两个部分就是我们需要的 ，我们可以知道这里json是一个字典类型，那么我们就是先要从json中找到data这个key，da开发者_开发学习ta是一个列表嵌套一个字典，所以我们用data[0]就可以取得列表里面的内容，从列表里面找到trend这个key，然后同理，再从trend这个字典中找出updateData和data

代码如下

import json
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts
#处理数据
f_us=open("D:/美国.txt","r",encoding="utf-8")
us_data=f_us.read()
#去掉不合json规范的开头
us_data=us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
#去掉不合JSON规范的结尾
us_data=us_data[:-2]
#json转python字典
us_dict = json.loads(us_data)
#获取trend key
trend_data=us_dict["data"][0]["trend"]
print(trend_data)
#获取日期数据，用于x轴，取到2020年（到下标314结束）
us_x_data=trend_data["updateDate"][:314]
print(us_x_data)
#获取确诊数据，用于y轴，取到2020年（到下标314结束）
us_y_data=trend_data["list"][0]["data"][:314]
print(us_y_data)

 结果是

 二.利用pyecharts画折线图

import json
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts
#处理数据
f_us=open("D:/美国.txt","r",encodiwww.devze.comng="utf-8")
us_data=f_us.read()
#去掉不合json规范的开头
us_data=us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
#去掉不合JSON规范的结尾
us_data=us_data[:-2]
#json转python字典
us_dict = json.loads(us_data)
#获取trend key
trend_data=us_dict["data"][0]["trend"]
print(trend_data)
#获取日期数据，用于x轴，取到2020年（到下标314结束）
us_x_data=trend_data["updateDate"][:314]
print(us_x_data)
#获取确诊数据，用于y轴，取到2020年（到下标314结束）
us_y_data=trend_data["list"][0]["data"][:314]
print(us_y_data)
#生成图表
line=Line()#构建折线图对象
#添加x轴对象
line.add_xaxis(us_x_data)
#添加y周数据
line.add_yaxis("美国确诊人数",us_y_data)
#设置全局变量
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美国确诊人数折线图",pos_left="center",pos_bottom="1%")
)
#调用render方法，生成图表
line.render()
#关闭文件
f_us.close()

结果是

 三.利用pyecharts画美、日、印三国家折线图

日本和印度的数据处理部分，跟美国的处理方法是一样的，代码如下：

import json
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options impphport TitleOpts
#处理数据
f_us=open("D:/美国.txt","r",encoding="utf-8")
f_jp=open("D:/日本.txt","r",encoding="utf-8")
f_in=open("D:/印度.txt","r",encoding="utf-8")
 
us_data=f_us.read()
jp_data=f_jp.read()
in_phpdata=f_in.read()
 
#去掉不合json规范的开头
us_data=us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
jp_data=jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(","")
in_data=in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(","")
 
#去掉不合JSON规范的结尾
us_data=us_data[:-2]
jp_data=jp_data[:-2]
in_data=in_data[:-2]
 
#json转python字典
us_dict = json.loads(us_data)
jp_dict = json.loads(jp_data)
in_dict = json.loads(in_data)
 
 
#获取trend key
us_trend_data=us_dict["data"][0]["trend"]
jp_trend_data=jp_dict["data"][0]["trend"]
in_trend_data=in_dict["data"][0]["trend"]
 
#获取日期数据，用于x轴，取到2020年（到下标314结束）
us_x_data=us_trend_data["updateDate"][:314]
jp_x_data=jp_trend_data["updateDate"][:314]
in_x_data=in_trend_data["updateDate"][:314]
 
#获取确诊数据，用于y轴，取到2020年（到下标314结束）
us_y_data=us_trend_data["list"][0]["data"][:314]
jp_y_data=jp_trend_data["list"][0]["data"][:314]
in_y_data=in_trend_data["list"][0]["data"][:314]
 
 
#生成图表
line=Line()#构建折线图对象
#添加x轴对象
line.add_xaxis(us_x_data)#因为x轴都是一样的，所以就用一个就可
#添加y周数据
line.add_yaxis("美国确诊人数",us_y_data)
line.add_yaxis("日本确诊人数",jp_y_data)
line.add_yaxis("印度确诊人数",in_y_data)
 
#设置全局变量
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美国、日本、印度确诊人数折线图",pos_left="center",pos_bottom="1%")
)
#调用render方法，生成图表
line.render()
#关闭文件
f_us.close()
f_jp.close()
f_in.close()

结果是

&n编程客栈bsp;还有一个下问题：很多数字重叠了

我们可以利用全局选项中的图例来解决，让其不显示

按下Ctrl+p就会显示有哪些位置参数，label_opts就是控制图例的

#添加y周数据
lDUwSQine.add_yaxis("美国确诊人数",us_y_data,label_opts=False)
line.add_yaxis("日本确诊人数",jp_y_data,label_opts=False)
line.add_yaxis("印度确诊人数",in_y_data,label_opts=False)

结果是

 四.本文数据集

链接: https://pan.baidu.com/s/1L1Z-lkErmUZqgJxlGW_xAQ?pwd=7par

提取码: 7par 

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