【python笔记】datafram的时间动态可视化 pyecharts地图

import pandas as pd

# 假设DataFrame是这样的：  
df = pd.DataFrame({  
    'year': [2014, 2015, 2016, 2014, 2015, 2016, 2014, 2015, 2016],  
    'province': ['广东省', '广东省', '河南省', 
                 '湖南省', '北京市', '北京市', 
                 '上海市', '新疆维吾尔自治区', '上海市'],  
    'values': [100, 150, 75,
               120, 80, 200, 
               110, 200, 190]  
})  

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map, Timeline
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType, CurrentConfig, NotebookType


# 设置jupyter lab可视的前提条件
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB


 # 按照年份对DataFrame进行分组，以便为每个年份创建地图  
grouped_df = df.groupby('year')  

t = Timeline()  

# 遍历分组后的数据，为每个年份创建地图并添加到Timeline中  
for year, year_df in grouped_df:  
    # 创建Map对象，并添加数据
    map_chart = (  
        Map()  
        .add("商家A", year_df[['province', 'values']].values, "china")   
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title=f"Map-{year}年某些数据"),  
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=df['values'].quantile()),  # 设置合适的最大值  
        )  
    )  
    print(year_df[['province', 'values']].values.tolist())
    # 将地图添加到Timeline中，并设置时间点的名称  
    t.add(map_chart, "{}年".format(year))  

    
t.render_notebook()