python数据可视化数据案例，python数据可视化分析总结

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Python数据可视化案例学生必看

duty：值班安排，包含id(星期数，例：1表示星期一)、list(值班人员id列表)、user_id：[start_time，end_time](用户值班开始时间和结束时间)读取xls文件，将新的考勤记录和新的用户存入数据库。

stream lit Stream lit可让您在数分钟而不是数周内将数据脚本转变为可共享的Web应用程序。这一切都是Python、开源和免费的！创建应用程序后，可以使用社区云平台来部署、管理和共享你的应用程序。

Python数据可视化案例折线图折线图(line chart) 是最基本的图表，可以用来呈现不同栏位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是plot.line() 的方法，可以设置颜色、形状等参数。

使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。

首先，如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件，因此都是可以在网上免费下载的，最新版本即可。下载完成后，我们先打开PyQt designer。

pyecharts pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。

pyecharts：这个是echarts的一个python接口，借助echarts，我们可以快速绘制出简洁、漂亮的可视化图表。

数据源这里以几个图形数据为例展示。散点图（Scatter plot）散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。

在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数。输出结果：sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE。

因为你只只需要掌握ggplot2之后，就可以同时在R语言和Python语言中进行数据可视化分析了。

散点图（Scatter plot）散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。

具体如下：第一步，请大家在自己的电脑中找到pycharm工具，双击进入主界面，然后请新建一个python文件some.py，完成后我们导入matplotlib包。

1、Matplotlib Matplotlib是一个用于创建二维图和图形的底层库。藉由它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib能够与很多流行的绘图库结合使用。

2、如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。

3、Matplotlib 官方定义：Matplotlib是一个综合库，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。导入相关包，测试数据是阿里的双十二用户行为，绘制按天的pv和uv用户浏览量的折线图。

4、python中绘制复杂的内嵌饼图和玫瑰图的模块都有如下：Matplotlib：Matplotlib是一个强大的绘图库，提供了广泛的绘图功能。Plotly：Plotly是一个交互式的数据可视化库，支持多种图表类型。

在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。

它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

检查数据表 Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。

接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。

Python数据分析流程及学习路径数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

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