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pyecharts的Tab和Legend布局详情

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pyecharts是一个非常强大的Python可视化工具库，支持多种图表类型和多种布局方式，其中包括Tab和Legend布局，下面我将详细讲解它们的使用方法和示例说明。

Tab布局

Tab布局是pyecharts中的一种常见布局方式，可以将多种不同类型的图表放在同一个页面中，以Tab切换的形式进行展示。以下是使用Tab布局的完整攻略：

实现步骤

  1. 导入Tab和各种图表类：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line, Scatter, Tab
  1. 创建图表对象：
bar = Bar()
line = Line()
scatter = Scatter()
  1. 向图表对象中添加数据和配置项：
bar.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
bar.add_yaxis('Data', [10, 20, 30, 40])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Bar Chart'))

line.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
line.add_yaxis('Data', [20, 30, 40, 50])
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Line Chart'))

scatter.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
scatter.add_yaxis('Data', [30, 40, 50, 60])
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Scatter Chart'))
  1. 创建Tab对象并将各种图表对象添加到Tab中：
tab = Tab()
tab.add(bar, 'Bar Chart')
tab.add(line, 'Line Chart')
tab.add(scatter, 'Scatter Chart')
  1. 渲染并保存图表：
tab.render('tab.html')

示例说明

下面是一个使用Tab布局展示不同图表的示例：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line, Scatter, Tab

# 初始化各类图表
bar = Bar()
line = Line()
scatter = Scatter()

# 添加数据和配置项
bar.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
bar.add_yaxis('Data', [10, 20, 30, 40])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Bar Chart'))

line.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
line.add_yaxis('Data', [20, 30, 40, 50])
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Line Chart'))

scatter.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
scatter.add_yaxis('Data', [30, 40, 50, 60])
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Scatter Chart'))

# 将图表添加到Tab中
tab = Tab()
tab.add(bar, 'Bar Chart')
tab.add(line, 'Line Chart')
tab.add(scatter, 'Scatter Chart')

# 渲染并保存图表
tab.render('tab.html')

该示例中创建了一个Tab对象，并向其中添加一个柱状图、一个折线图和一个散点图。Tab对象可以通过add方法将多个图表对象添加到其中，并为每个图表指定一个选项卡名称。最后将Tab渲染成html文件并保存。

Legend布局

Legend布局是pyecharts中的一种常见布局方式，可以将多种相同类型的图表放在同一个页面中，通过Legend切换不同数据系列的显示或隐藏。以下是使用Legend布局的完整攻略：

实现步骤

  1. 导入Legend和各种图表类：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line, Scatter
from pyecharts.commons.utils import JsCode
  1. 创建图表对象：
bar = Bar()
line = Line()
scatter = Scatter()
  1. 向图表对象中添加数据和配置项，并配置Legend：
bar.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
bar.add_yaxis('Series A', [10, 20, 30, 40])
bar.add_yaxis('Series B', [20, 30, 40, 50])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Bar Chart'),
                    legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='center',
                                                orient='vertical', selected_mode='single'))

line.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
line.add_yaxis('Series A', [20, 30, 40, 50])
line.add_yaxis('Series B', [30, 40, 50, 60])
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Line Chart'),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='center',
                                                 orient='vertical', selected_mode='multiple'))

scatter.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
scatter.add_yaxis('Series A', [30, 40, 50, 60])
scatter.add_yaxis('Series B', [40, 50, 60, 70])
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Scatter Chart'),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='center',
                                                    orient='vertical', selected_mode='multiple',
                                                    selector_label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12,
                                                                                       color='blue')),
                        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, feature={'saveAsImage': {}}))
  1. 创建一个JsCode对象作为Legend的渲染器，使Legend根据当前选项卡中只展示相应数据系列：
js_code = """
    var legend_data = params.legendData;
    var selected = {};
    for (var i = 0; i < legend_data.length; i++) {
        selected[legend_data[i]] = false;
    }
    selected[params.name] = true;
    return {
        selected: selected
    };
"""

bar_legend_renderer = JsCode(js_code)
bar.reversal_axis()
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right', font_size=10),
                    markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),
                                                            opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')]),
                    emphasis_textcolor='red', legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='right',
                                                                          selector_label_opts=opts.LabelOpts(color='red'),
                                                                          selected_mode='single',
                                                                          legend_icon='rect'), )

scatter.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{c}'), areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.1),
                        # animation=False,
                        markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average', name='平均值')]),
                        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='green'))
scatter_legend_renderer = JsCode(js_code)
scatter.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=70, min_=30, is_piecewise=True,
                                                           pieces=[{'min': 30, 'color': 'green'},
                                                                   {'min': 50, 'color': 'red'}]),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='right', legend_icon='rectangle',
                                                    selected_mode='multiple',
                                                    legend_selectedmode='single', legend_formatter='{name}'),
                        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,
                                                      feature={'dataZoom': {}, 'dataView': {}, 'magicType': {},
                                                               'restore': {}, 'saveAsImage': {}}),
                        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='shadow'),
                        legend_selectedmode='single',
                        legend_selected=True,
                        legend_not_selected='Scatter2')

line_legend_renderer = JsCode(js_code)
line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, color='red'),
                     markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),
                                                             opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')]),
                     markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average', name='平均值')]),
                     markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(is_silent=True))

line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Line Chart'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='shadow'),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='right', legend_icon='roundRect',
                                                 selected_mode='multiple', legend_selectedmode='single', legend_formatter='{name}'),
                     datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(), fill_color='blue')
  1. 创建Tab对象并将各种图表对象添加到Tab中：
tab = Tab()
tab.add(bar, 'Bar Chart')
tab.add(line, 'Line Chart')
tab.add(scatter, 'Scatter Chart')
  1. 渲染并保存图表：
tab.render('legend.html')

示例说明

下面是一个使用Legend布局展示不同图表的示例：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line, Scatter
from pyecharts.commons.utils import JsCode

# 初始化各类图表
bar = Bar()
line = Line()
scatter = Scatter()

# 添加数据和配置项
bar.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
bar.add_yaxis('Series A', [10, 20, 30, 40])
bar.add_yaxis('Series B', [20, 30, 40, 50])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Bar Chart'),
                    legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='center',
                                                orient='vertical', selected_mode='single'))

line.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
line.add_yaxis('Series A', [20, 30, 40, 50])
line.add_yaxis('Series B', [30, 40, 50, 60])
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Line Chart'),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='center',
                                                 orient='vertical', selected_mode='multiple'))

scatter.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D'])
scatter.add_yaxis('Series A', [30, 40, 50, 60])
scatter.add_yaxis('Series B', [40, 50, 60, 70])
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Scatter Chart'),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='center',
                                                    orient='vertical', selected_mode='multiple',
                                                    selector_label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12,
                                                                                       color='blue')),
                        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, feature={'saveAsImage': {}}))

# 设置Legend的渲染器
js_code = """
    var legend_data = params.legendData;
    var selected = {};
    for (var i = 0; i < legend_data.length; i++) {
        selected[legend_data[i]] = false;
    }
    selected[params.name] = true;
    return {
        selected: selected
    };
"""

bar_legend_renderer = JsCode(js_code)
bar.reversal_axis()
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right', font_size=10),
                    markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),
                                                            opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')]),
                    emphasis_textcolor='red', legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='right',
                                                                          selector_label_opts=opts.LabelOpts(color='red'),
                                                                          selected_mode='single',
                                                                          legend_icon='rect'), )

scatter.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{c}'), areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.1),
                        # animation=False,
                        markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average', name='平均值')]),
                        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='green'))
scatter_legend_renderer = JsCode(js_code)
scatter.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=70, min_=30, is_piecewise=True,
                                                           pieces=[{'min': 30, 'color': 'green'},
                                                                   {'min': 50, 'color': 'red'}]),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='right', legend_icon='rectangle',
                                                    selected_mode='multiple',
                                                    legend_selectedmode='single', legend_formatter='{name}'),
                        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,
                                                      feature={'dataZoom': {}, 'dataView': {}, 'magicType': {},
                                                               'restore': {}, 'saveAsImage': {}}),
                        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='shadow'),
                        legend_selectedmode='single',
                        legend_selected=True,
                        legend_not_selected='Scatter2')

line_legend_renderer = JsCode(js_code)
line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, color='red'),
                     markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),
                                                             opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')]),
                     markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average', name='平均值')]),
                     markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(is_silent=True))

line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='Line Chart'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='shadow'),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left='right', legend_icon='roundRect',
                                                 selected_mode='multiple', legend_selectedmode='single', legend_formatter='{name}'),
                     datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(), fill_color='blue')

bar_tooltip_formatter = JsCode("""
                                                 function (params) {
                                                      return params.seriesName + '<br/>' + params.name + ' : ' + params.value[1] + '<br/>' +params.marker+ params.data.mark + '<br/>';
                                                    }
""")
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'), animation_delay=1000,
                     tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger='axis', formatter=bar_tooltip_formatter))

# 将图表添加到Tab中
tab = Tab()
tab.add(bar, 'Bar Chart')
tab.add(line, 'Line Chart')
tab.add(scatter, 'Scatter Chart')

# 渲染并保存图表
tab.render('legend.html')

该示例中创建了一个Tab对象，并向其中添加一个柱状图、一个折线图和一个散点图。每个图表都有多个数据系列，通过Legend进行切换展示和隐藏。每种图表的Legend在特定选项卡中显示，用户可以选择单个数据系列或多个数据系列进行展示。最后将Tab渲染成html文件并保存。

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    接下来我将为您提供关于“Python进行数据合并concat/merge”的完整攻略。 什么是数据合并？ 在数据分析中，数据往往是以不同的方式存储或分散在不同的文件或数据表中，这时候我们就需要将这些表或文件中的数据进行合并，以便更好地进行分析。数据合并通常指将两个或多个数据表中的数据按照一定的规则进行合并，组成完整的数据集。 concat与merge的区别 …

    python 2023年6月13日
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