Python pyecharts案例超市4年数据可视化分析

下面我将为您详细讲解“Python pyecharts案例超市4年数据可视化分析”的完整攻略，包括环境安装、数据分析及可视化呈现。

环境准备

首先需要安装Python以及相关的库和工具，包括numpy、pandas、matplotlib和pyecharts等。

其中numpy、pandas、matplotlib可以通过pip命令进行安装，而pyecharts需要通过以下命令安装：

pip install pyecharts

数据分析

接下来就是进行数据分析的过程，需要使用到pandas库读取和处理数据。

示例1：读取数据

import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')

这里的data.xlsx是四年超市销售数据的Excel文件名称。

示例2：统计销售额最高的品类

category_sales = data.groupby(['category']).agg({'sales': 'sum'}).sort_values(by=['sales'], ascending=False).head(10)

这里对数据进行了分组，按商品品类进行统计，并计算每个品类的销售额总和。

可视化呈现

最后是使用pyecharts将数据进行可视化呈现。

示例3：绘制销售额最高的品类的饼图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

pie_chart = Pie()
pie_chart.add("", category_sales.index.tolist(), category_sales.sales.tolist())
pie_chart.set_colors(["#2ecc71", "#3498db", "#95a5a6", "#9b59b6", "#f1c40f", "#e74c3c", "#34495e"])
pie_chart.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="销售额最高的品类"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_left="left")
)
pie_chart.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
pie_chart.render()

这里使用了饼图，展示了销售额最高的10个品类的比例及销售额。

示例4：绘制四年销售额增长趋势折线图

year_sales = data.groupby(['year']).agg({'sales': 'sum'}).reset_index()

from pyecharts.charts import Line

line_chart = Line()
line_chart.add_xaxis(year_sales.year.tolist())
line_chart.add_yaxis("", year_sales.sales.tolist(), is_smooth=True, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
              opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),]))
line_chart.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="四年销售额增长趋势"),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross")
)
line_chart.render()

这里使用了折线图，展示了四年销售额的增长趋势，同时标出了最大值和最小值。

通过以上的示例，您可以更好地了解如何使用Python和pyecharts进行数据可视化分析。