【动态排序图】BarChartRace40行代码获取方式

来源////blob//-race-.ipynb

代码获取方式请在【公众号：邓和他】后台回复关键词“动态排序图”。如果觉得有用，请转发支持

这种图表在国外被称为Bar Chart Race。通过这张图表，你可以观察到公司的兴衰和国家的兴衰。

我用中文数据测试了一下，可以达到80%的效果。虽然没有原作者那么完美漂亮，但基本够用了。

读取空中客流量数据

在国家统计局下载主要国家（地区）年度航空客运量数据/.htm?cn=C01

 

import pandas as pd
import warnings 
warnings.filterwarnings('ignore')
​
df = pd.read_excel('国际数据主要国家(地区)年度数据.xls', skiprows=[0, 1, 2])
df.head()

 

让我们看看 2001 年排名前 10 的国家/地区

 

df2 = df[['地区', '2001年']].sort_values(by='2001年', ascending=False).head(10)
df2.sort_values(by='2001年', ascending=True, inplace=True)
df2

 

基本地图

我们先来看看最基本的样子完美国际ss帽子代码，有点简陋

 

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
​
#显示中文（可能还会显示不了，请自行百度解决中文问题）

 

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] ​ fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) ax.barh(df2['地区'], df2['2001年'])

 

颜色标签

我们给城市条形图上色完美国际ss帽子代码，这里原作者使用了7种颜色的rgb码。

我的新数据有 47 个国家，所以这 7 种颜色被重复使用了几次。

注意：城市和颜色的长度为 47

 

colors = ['#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50', 
         '#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50',
         '#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50',
         '#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50',
         '#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50',
          '#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50',
          '#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff']
​
#给每个国家随机分配颜色
countrycolors = dict()
countrys = set(df['地区'])
for color, country in zip(colors, countrys):
    countrycolors[country] = color
    
countrycolors

 

运行

 

{'巴勒斯坦': '#adb0ff',
 '伊拉克': '#ffb3ff',

'越南': '#90d595', '土库曼斯坦': '#e48381', '阿曼': '#aafbff', '乌兹别克斯坦': '#f7bb5f', '塞浦路斯': '#eafb50', '新加坡': '#adb0ff', ..... '斯里兰卡': '#adb0ff', '韩国': '#ffb3ff', '老挝': '#90d595', '尼泊尔': '#e48381', '印度': '#aafbff'}

 

排名前 10 的国家/地区

 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
​
#排名前10的国家
ax.barh(df2['地区'], df2['2001年'], color=[countrycolors[c] for c in df2['地区']])
for i, (value, country) in enumerate(zip(df2['2001年'], df2['地区'])):
        ax.text(value, i,     country,           size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
        ax.text(value, i,     f'{value:,.0f}',  size=14, ha='left',  va='center')
ax.text(1, 0.45, '2001年', transform=ax.transAxes, size=46, ha='right')

 

细节修改

上面我们实现了2001年各个国家航空客运量（人数）前10名的可视化，现在我们把它封装成一个函数。

爆炸动画

刚才我们已经封装了(year)函数，现在只需要简单的调用模块，就可以沿着时间方向渲染成动画效果了。

 

import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
​
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=range(1970, 2016))
HTML(animator.to_jshtml())

 

动态排名图可以输出为视频文件，还可以在视频片段中加入自己喜欢的bgm，让整体效果更具爆发力。不过在输出视频之前，需要先安装，这里只是简单的说一下安装步骤：

命令行安装命令行输入brew以上安装步骤如有疑问请自行百度

 

animator.to_html5_video()
animator.save('countryflys.mp4')

 

所有代码

不到40行代码的超然动态排序图

 

%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation
from IPython.display import HTML
#显示中文（可能还会显示不了，请自行百度解决中文问题）
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
def draw_barchart(year):
    #整理数据
    year = str(year)+'年'

    df = pd.read_excel('国际数据主要国家(地区)年度数据.xls', skiprows=[0, 1, 2])
    df2 = df[['地区', year]].sort_values(by=year, ascending=False).head(7)
    df2.sort_values(by=year, ascending=True, inplace=True)
    #横向条形图
    ax.clear()
    ax.barh(df2['地区'], df2[year], color=[countrycolors[country] for country in df2['地区']])
    dx = df[year].max()/200
    for i, (value, country) in enumerate(zip(df2[year], df2['地区'])):
        ax.text(value-dx, i,     country,           size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
        ax.text(value+dx, i,     f'{value:,.0f}',  size=14, ha='left',  va='center')   
    #细节修饰
    ax.text(1, 0.45, year, transform=ax.transAxes, color='#777777', size=46, ha='right', weight=800)
    ax.text(0, 1.06, '各国航空客运量（人次）', transform=ax.transAxes, size=12, color='#777777')
    ax.xaxis.set_ticks_position('top')
    ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)
    ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))
    ax.xaxis.set_ticks_position('top')
    ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)
    ax.margins(0, 0.01)
    ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-')
    ax.set_axisbelow(True)
    ax.text(0.3, 1.05, '1970~2015各国航空客运量（人次）',
           transform=ax.transAxes, size=24, weight=600, ha='left')
    plt.box(False)
    
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=range(1970, 2016))
HTML(animator.to_jshtml())

 

代码获取方式请在【公众号：邓和他】后台回复关键词“动态排序图”。如果觉得有用，请转发支持