資源簡介

(共15張PPT)
第二節 數據可視化
第三章 數據處理與應用
1、獲取網頁
2、解析網頁
3、保存數據
1、檢測與處理重復值
(drop_duplicates)
2、檢測與處理缺失值
(dropna)
　 水（立方米） 燃氣（立方米）
一月 14 23
二月 16 21
三月 17 18
四月 16 17
五月 18 17
六月 20 18
七月 23 20
八月 21 21
九月 20 19
十月 18 18
十一月 16 18
十二月 16 22
某家庭一年中水和燃氣的使用量（表格、圖形）
哪種方式能更直觀地反映水和燃氣的使用情況？
數據可視化是將數據以圖形化方式呈現，從而能夠清晰、有效地傳達與溝通信息。
與表格和文字相比，用圖形方式展示數據的特征，能夠更準確地表示數據的分布情況，便于人們有效地分析和理解數據。
　 水（立方米） 燃氣（立方米）
一月 14 23
二月 16 21
三月 17 18
四月 16 17
五月 18 17
六月 20 18
七月 23 20
八月 21 21
九月 20 19
十月 18 18
十一月 16 18
十二月 16 22
若要將表格轉化為圖形，可以使用哪些基本工具？
電子表格軟件(Excel)
編程語言(Python)
電子表格軟件——Excel
打開桌面上的“數據可視化_素材”文件夾
根據要求，將表格轉化為合適的圖表
操作步驟：選中數據 “插入”選項卡 圖表右下角擴展選項卡 選擇對應的圖表類型
電子表格軟件——Excel
例1_某區圖書館附近一天的共享單車流量
反映變化趨勢 折線圖
例2_7到10月某區圖書館站點共享單車租賃情況
反映分布狀態 柱形圖
例3_共享單車四季租賃情況
反映占比 餅圖
常用的圖表類型：
折線圖
柱形圖
餅圖
添加圖表元素
操作步驟：選中圖表
點擊右上角的綠色
勾選想要添加的圖表元素
數據可視化的基本工具
電子表格軟件的數據可視化直觀、易用，但是對于大量數據可視化的實現比較困難
當數據量較大時，可以使用編程語言(Python)進行數據可視化
Python——導入庫
import pandas as pd
df=pd.read_csv(r‘數據源所在完整地址’,encoding=‘ANSI’)
import matplotlib.pyplot as plt
#pyplot庫所提供的函數可以快速繪制圖形，并能使用標簽進行修飾
折線圖
折線圖是由若干個點連成的直線
每個點都是由橫縱兩個坐標構成的
plt.plot(橫坐標,縱坐標)
plt.show()
橫坐標/縱坐標
添加圖表元素
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’] #黑體顯示中文
plt.title('某區圖書館附近一天的共享單車流量')
plt.xlabel('小時') #添加x軸標題
plt.ylabel('總計') #添加y軸標題
plt.xticks(range(24)) #改變x軸刻度
柱狀圖
plt.bar(橫坐標,縱坐標)
plt.show()
餅圖
labels=‘春季’, ‘夏季’, ‘秋季’, ‘冬季’
plt.pie(df[‘數量’],labels=labels,autopct=‘%.1f%%’)
Autopct字段
%d%% 整數百分比
%.1f 一位小數
%.1f%% 一位小數百分比
%.2f%% 兩位小數百分比
數據可視化——核心代碼
類型 核心代碼
折線圖 Plt.plot(橫坐標,縱坐標)
柱狀圖 Plt.bar(橫坐標,縱坐標)
餅圖 Plt.pie(x,labels,autopct)
數據可視化——圖表元素
圖表元素 代碼
添加標題 Plt.title()
添加x軸標題 Plt.xlabel()
添加y軸標題 Plt.ylabel()
修改x軸刻度 Plt.xticks()
修改y軸刻度 Plt.yticks()
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’] #黑體顯示中文

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