利用pyecharts绘制地理散点图

目录

  • 1.背景
  • 2.效果图
  • 3.完整代码
  • 4.代码解读

1.背景 利用上海市7000+办公楼项目,包括项目名称,地理位置,每天的租金,建筑面积和项目所在的商圈,现在要让这些项目按经纬度落位到地图上去,并且按颜色显示租金的高低,之前比较多的事操作ArcGIS软件来做,这一次,准备试试pyecharts模块,直接用python脚本生成。
利用pyecharts绘制地理散点图
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2.效果图 效果图大致如下:
利用pyecharts绘制地理散点图
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3.完整代码
import pandas as pd #导入数据分析模块from pyecharts.charts import Geo #导入地理信息处理模块from pyecharts import options as opts#配置from pyecharts.render import make_snapshot #快照from snapshot_selenium import snapshot from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType #全局配置data=https://www.it610.com/article/pd.read_excel("D:\数有引力\魔都商圈\办公项目.xlsx")#读取数据geo_sight_coord={data['项目名称'][i].strip(): [data['经度'][i], data['纬度'][i]] for i in range(len(data))} #构造位置字典数据data_pair=[(data['项目名称'][i].strip(), data['日租金'][i]) for i in range(len(data))] #构造项目租金数据g=Geo() #地理初始化g.add_schema(maptype="上海") #限定上海市范围for key, value in geo_sight_coord.items(): #对地理点循环g.add_coordinate(key, value[0], value[1]) #追加点位置g.add("", data_pair, symbol_size=2) #追加项目名称和租金g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), type='scatter')#星散点图scatterpieces = [{'max': 3, 'label': '<3', 'color': '#00B2EE'},{'min': 3, 'max': 6, '3~6': 'love', 'color': '#71C671'},{'min': 6, 'max': 10, '6~10': 'always', 'color': '#CD4F39'},{'min': 10,'label': '10+', 'color': '#FF0000'} # 有下限无上限]g.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces), title_opts=opts.TitleOpts(title="办公项目分布")) #办公项目分布图make_snapshot(snapshot, g.render("上海市办公项目.html"), "上海市办公项目.png") #渲染成html格式和png格式


4.代码解读 整个流程包括pandas读取数据和处理,geo生成地图和向地图添加数据,渲染地图,这里主要介绍处理数据两点
1,项目名称,项目经度,项目纬度三个字段构成一个字典类型数据
geo_sight_coord={data['项目名称'][i].strip(): [data['经度'][i], data['纬度'][i]] for i in range(len(data))}

每个地理数据格式如下:
{"新桥大厦": 121.472534, 31.246122}

2,项目租金数据通过如下语句构造成元组
data_pair=[(data['项目名称'][i].strip(), data['日租金'][i]) for i in range(len(data))]

每个项目租金数据格式如下:
("新桥大厦": 4.3 )

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