以大热剧《觉醒年代》为例用Python绘制可视化仪表盘

以下是“以大热剧《觉醒年代》为例用Python绘制可视化仪表盘”的完整攻略。

1. 准备工作

首先，我们需要安装Python和相关的库。具体来说，需要安装以下三个库：

• pandas：用于数据处理。
• matplotlib：用于绘制可视化图表。
• seaborn：也是用于数据可视化的库，提供更丰富的图表类型和更美观的样式。

安装这三个库的方法可以通过pip命令进行。

!pip install pandas
!pip install matplotlib
!pip install seaborn

2. 数据准备

接下来，我们需要准备数据。本次以《觉醒年代》为例，我们从网络搜索得到了该剧的播放量、评分、热度指数等数据。将这些数据保存到一个csv文件中，然后读取进来，得到一个DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 将日期列设置为索引列
df.set_index('date', inplace=True)

3. 绘制可视化仪表盘

有了数据，接下来就可以绘制可视化仪表盘了。我们使用matplotlib和seaborn绘制多个图表，然后将它们组合在一起，并使用HTML和CSS样式美化呈现效果。

首先，我们绘制一个柱形图，展示《觉醒年代》的播放量和评分情况。使用matplotlib的bar方法绘制柱形图，使用seaborn的lineplot方法绘制评分的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 定义画布和子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, nrows=1, figsize=(10, 6))

# 绘制播放量柱状图
ax1.bar(df.index, df['play_count'], color='r', alpha=0.7)
ax1.set_ylabel('播放量')
ax1.set_title('《觉醒年代》播放量和评分')

# 绘制评分折线图
sns.lineplot(data=df, x=df.index, y='rating', ax=ax2, color='b')
ax2.set_ylabel('评分')

然后，我们绘制一个饼图，展示《觉醒年代》的热度指数。使用matplotlib的pie方法绘制饼图。

# 定义画布和子图
fig, ax3 = plt.subplots(ncols=1, nrows=1, figsize=(6, 6))

# 绘制热度指数饼图
ax3.pie([df['heat_index'].mean(), 100 - df['heat_index'].mean()],
        colors=['r', 'w'], autopct='%.1f%%', pctdistance=0.8,
        explode=[0.05, 0], textprops={'fontsize': 18, 'color': 'k'})
ax3.set_title('《觉醒年代》热度指数')

最后，我们将这些图表组合在一起，并使用HTML和CSS样式美化呈现效果。

from IPython.core.display import HTML

# 定义HTML和CSS
html = '''
<div align="center" style="background-color: #f5f5f5; padding: 1rem;">
<h1 style="margin-bottom: 0;">《觉醒年代》数据仪表盘</h1>
<h3 style="margin-top: 0;">播放量、评分和热度指数</h3>
</div>
''' +\
plt.show()\
+ '''
<style>
h1 {
    color: #d35400;
    font-weight: bold;
}
h3 {
    color: #7f8c8d;
    font-weight: bold;
}
</style>
'''

# 呈现结果
HTML(html)

这样，我们就成功地用Python绘制了可视化仪表盘，展示了《觉醒年代》的数据情况。

示例说明

下面是两条对本攻略的示例说明：

示例一

你可以根据自己的需要，调整绘制图表的方式和布局。例如，可以使用seaborn的pairplot方法绘制多个变量之间的关系图。代码如下所示：

# 绘制多个变量之间的关系图
sns.pairplot(df, vars=['play_count', 'rating', 'heat_index'])
plt.suptitle('《觉醒年代》各变量之间的关系')

示例二

你还可以将整个数据仪表盘，作为网站的一部分，在网站页脚处呈现。可以使用Flask框架等工具很方便地将其嵌入到网站代码中。代码如下所示：

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

# 定义视图函数
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', chart=html)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在html模板文件中，可以在合适的位置使用{{ chart|safe }}语句嵌入绘制的可视化仪表盘。然后在浏览器中访问相应网址，即可查看到网站中的数据仪表盘。