使用 Python 中的 bar_chart_race_cn 库创建动态条形图

前言

数据可视化在今天的数据分析和传达信息中起着至关重要的作用。动态条形图是一种强大的数据可视化工具，可以帮助我们展示随时间变化的数据趋势。本文将介绍如何使用 Python 编程语言中的 bar_chart_race_cn 库创建动态条形图。动态条形图可以用于展示各种数据，从股票价格的波动到体育比赛的得分变化，它们能够生动地呈现数据的演变，有助于更好地理解和分析信息。

在本文中，我们将深入探讨 bar_chart_race_cn 库的使用，以及如何准备数据、自定义图表样式以及创建动态条形图。我们还将介绍一些关键的 Python 库，如 pandas 和 matplotlib，它们在数据处理和图形绘制中扮演了重要的角色。

无论你是数据分析师、数据科学家还是对数据可视化感兴趣的任何人，本文都将帮助你学会创建引人注目的动态条形图，以更好地传达你的数据和见解。

准备工作

在创建动态条形图之前，我们需要做一些准备工作。以下是我们将使用的主要Python库以及它们的作用：

pandas

pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了用于导入、操作和分析数据的数据结构和函数。我们将使用 pandas 来读取和处理我们的数据。

bar_chart_race_cn

bar_chart_race_cn 是一个Python库，它是 bar_chart_race 的中文版本，用于创建动态条形图。我们将使用它来制作我们的动态条形图。

matplotlib

matplotlib 是一个用于创建静态图形的Python库。虽然 bar_chart_race_cn 用于创建动态图表，但我们仍然需要 matplotlib 用于设置字体和样式，以确保图表中的中文文本正确显示。

用户选择要用于图表的列

在我们的代码中，首先我们要求用户选择用于创建动态条形图的列。这是为了让用户决定图表中的关键数据是什么，以及如何显示它们。以下是这部分的代码解释：

print("请选择用于图表的列:")
for i, col in enumerate(column_names):print(f"{i + 1}: {col}")category_index = int(input("选择类别列的索引 (1-{num_columns}): ")) - 1
value_index = int(input("选择值列的索引 (1-{num_columns}): ")) - 1
date_index = int(input("选择日期列的索引 (1-{num_columns}): ")) - 1

在这里，我们首先列出了数据框中的所有列供用户选择。然后，用户被要求输入用于类别、值和日期的列的索引。这些选择将决定动态条形图中的类别、值和时间维度。

读取CSV文件

接下来，我们读取一个CSV文件以获取我们的数据。这是通过以下代码完成的：

df = pd.read_csv('game_demo.csv')

这一行代码使用了 pandas 库中的 read_csv 函数，它将CSV文件读取到一个名为 df 的数据框中。这个数据框将包含我们用于创建动态条形图的数据。

设置中文字体和样式

在我们的代码中，我们希望图表中的中文文本显示正确，因此我们需要设置中文字体和样式。这是通过以下代码完成的：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这些行代码使用了 matplotlib 库的 rcParams 设置，将中文字体设置为SimHei，同时设置axes.unicode_minus为False，以解决负号显示问题。

创建动态图表

最后，我们使用 bar_chart_race_cn 库来创建动态条形图。以下是这一部分的代码解释：

bcr.bar_chart_race(df=df.pivot(index=date_column, columns=category_column, values=value_column),filename='test.mp4', n_bars=5, fixed_max=True,period_label={'x': .99, 'y': .25, 'ha': 'right', 'va': 'center'}, period_fmt='%Y',period_summary_func=lambda v, r: {'x': .99, 'y': .5,'s': f'Top 3: {v.nlargest(3).map("{:.2f}".format).to_string(index=False)}','ha': 'right', 'size': 8}, perpendicular_bar_func='median',title=f'{category_column} {value_column} 变化',shared_fontdict={'family': 'Microsoft YaHei'}, bar_kwargs={'alpha': .7},)

在这里，我们调用了 bar_chart_race_cn 库中的 bar_chart_race 函数，传递了多个参数，包括数据框、输出文件名、条形图的一些参数（如条形数量、是否使用固定的最大值等）、图表标签、标题、字体设置等等。

示例

为了更好地理解如何使用 bar_chart_race_cn 库创建动态条形图，让我们考虑一个示例。假设我们有一份包含每年不同城市的gdp数据的CSV文件，我们希望创建一个动态条形图来展示每个城市的人口随时间的变化。

首先，我们需要准备数据，选择城市作为类别列，gdp作为值列，日期作为日期列。接着，我们使用以下代码创建动态条形图：

# -*- coding = utf-8 -*-
"""
# @Time : 2023/9/16 17:00
# @Author : FriK_log_ff 374591069
# @File : region.py
# @Software: PyCharm
# @Function: 请输入项目功能
"""
import pandas as pd
import bar_chart_race_cn as bcr
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('all_region.csv')# 自动获取列数和列名
num_columns = len(df.columns)
column_names = df.columns.tolist()# 用户选择要用于图表的列
print("请选择用于图表的列:")
for i, col in enumerate(column_names):print(f"{i + 1}: {col}")category_index = int(input("选择类别列的索引 (1-{num_columns}): ")) - 1
value_index = int(input("选择值列的索引 (1-{num_columns}): ")) - 1
date_index = int(input("选择日期列的索引 (1-{num_columns}): ")) - 1# 根据用户选择的列索引获取列名
category_column = column_names[category_index]
value_column = column_names[value_index]
date_column = column_names[date_index]
date_format = '%Y'
df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column], format=date_format)
# 设置参数# 创建动态图表
bcr.bar_chart_race(df=df.pivot(index=date_column, columns=category_column, values=value_column),filename='test.mp4', n_bars=5, fixed_max=True,period_label={'x': .99, 'y': .25, 'ha': 'right', 'va': 'center'}, period_fmt='%Y',period_summary_func=lambda v, r : {'x': .99, 'y': .5, 's': f'Top 3: {v.nlargest(3)}', 'ha': 'right', 'size': 8},perpendicular_bar_func='median',title=f'{category_column} {value_column} 变化',shared_fontdict={'family': 'Microsoft YaHei'}, bar_kwargs={'alpha': .7},
)

在这个示例中，我们首先读取了包含人口数据的CSV文件，并设置了中文字体和样式。然后，我们选择了类别列（城市）、值列（人口数量）和日期列，以便创建图表。最后，我们调用 bar_chart_race_cn 库来生成动态条形图，并指定输出文件名为population_race.mp4。

这个示例展示了如何使用代码生成动态条形图，以可视化城市人口随时间的变化。读者可以根据自己的数据和需求来创建类似的动态图表。

country,gdp,year
北京市,41610.9,2022
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北京市,27041.2,2016
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北京市,7149.8,2005
北京市,6252.5,2004
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天津市,16311.3,2022
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河北省,42370.4,2022
河北省,40397.1,2021
河北省,36013.8,2020
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新疆维吾尔自治区,2170.4,2004
新疆维吾尔自治区,1889.2,2003

总结

本文介绍了如何使用 Python 编程语言中的 bar_chart_race_cn 库创建动态条形图。以下是我们在本文中学到的关键要点：

1. 数据可视化的重要性：数据可视化是理解和传达数据的强大工具，动态条形图可以生动地展示数据随时间的变化趋势，有助于更深入地理解信息。

2. 准备工作：在创建动态条形图之前，我们需要准备数据。本文介绍了使用 pandas 库读取和处理数据，以及设置中文字体和样式以确保中文文本正确显示。

3. 创建动态图表：使用 bar_chart_race_cn 库，我们可以轻松地创建动态条形图。我们了解了如何设置图表参数，包括条形数量、固定最大值、图表标签、标题等。

4. 示例：本文还提供了一个示例，展示了如何创建动态条形图以可视化城市人口随时间的变化。这个示例可作为参考，帮助读者开始制作自己的动态图表。

无论你是数据分析师、数据科学家还是对数据可视化感兴趣的任何人，本文提供了一个简单而强大的工具，帮助你创建引人注目的动态数据可视化图表。通过合理利用这些技能，你可以更好地传达数据和见解，为你的数据分析工作增色不少。

结语

数据可视化是数据分析的关键部分，动态条形图为我们提供了一种生动而强大的方式来展示数据。在这篇文章中，我们学习了如何使用 bar_chart_race_cn 库创建动态条形图，以及如何准备数据和设置样式。希望本文能够帮助你更好地利用数据可视化来分析和传达信息。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时与我们联系。

接下来，你可以继续完善文章的其他部分，如添加更多示例、绘制更多图表，或者根据读者反馈进行修改和优化。希望这篇文章能对你的读者有所帮助！