Python精美地理可視化繪製——以中國曆年GDP數據爲例

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入我相思門，知我相思苦。

專欄作者：zch，經管專業研一在讀，Python數據分析及可視化愛好者。公衆號後臺回覆入羣，拉你進技術羣與大佬們近距離交流。

有的時候，我們需要對不同國家或地區的某項指標進行比較，可簡單通過直方圖加以比較。但直方圖在視覺上並不能很好突出地區間的差異，因此考慮地理可視化，通過地圖上位置（地理位置）和顏色（顏色深淺代表數值差異）兩個元素加以體現。在本文案例中，基於第三方庫pyecharts，對中國各省2010-2019年的GDP進行繪製。

我們先來看看最終效果：

01

關於繪圖數據

基於時間和截面兩個維度，可把數據分爲截面數據、時間序列及面板數據。在本文案例中，某一年各省的GDP屬於截面數據，多年各省的GDP屬於面板數據。因此，按照先易後難的原則，先對某一年各省的GDP進行地理可視化，再進一步構建for循環對多年各省的GDP進行可視化，形成最終的時間輪播圖。

數據來源：本文案例使用的GDP數據來源於國家統計局官網，可在線下載到本地，保存爲csv或excel格式，用pandas中的DataFrame進行讀取。

02

地理可視化

一、全國各省單年GDP的可視化

在pyecharts中可使用Map類型實現地理可視化，其原理是通過不同顏色填充以展現不同的數據，options實現圖表的調整及修飾。代碼展示如下：

    
    
    

 
     
     
     import pandas 
 
     
     
     as pd
 
     
     
     

 
     
     
     from pyecharts.charts 
 
     
     
     import Map
 
     
     
     

 
     
     
     import pyecharts.options 
 
     
     
     as opts
 
     
     
     

 
     
     
     
frame = pd.read_csv(
 
     
     
     'C:\\Users\\dell\\Desktop\\分省年度數據2.csv',encoding=
 
     
     
     'GBK')
 
     
     
     
map = Map()
 
     
     
     
map.add(
 
     
     
     "我國地區的GDP",frame[[
 
     
     
     '地區',
 
     
     
     '2019年']].values.tolist(),
 
     
     
     "china")
 
     
     
     
map.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=
 
     
     
     500,max_=
 
     
     
     12000))
 
     
     
     
map.render(
 
     
     
     "2019年全國各地區GDP.html")
 
     
     
     


    
    
    

解析 ：add()來實現了數據的加載，在配置3個參數中——第1個是圖的標題，第2個通過.values.tolist()加載要顯示的數據，第3個"china"確保顯示的地圖類型是中國。有個細節需要注意，Map 使用的中國各省份需要將全部的省、市、自治區等去掉。set_global_opts()實現了用顏色標記數據的數值大小，參數min_和max_分別代表最小值和最大值。render()用於生成並保存圖像。

效果如下：

然而數據分佈並不平均，可以通過is_piecewise 屬性表述分段自定義不同的顏色區間：

    
    
    

     
     
     
 geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
 
     
     
     
    is_piecewise=
 
     
     
     True,
 
     
     
     
    pieces=[
 
     
     
     
        {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     0,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     10000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "1~10000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "cyan"},
 
     
     
     
        {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     10001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     20000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "10001~20000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "yellow"},
 
     
     
     
        {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     20001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     50000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "20001~50000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "orange"},
 
     
     
     
        {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     50001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     80000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "50001~80000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "coral"},
 
     
     
     
        {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     80001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     120000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "80001~120000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "red"},
 
     
     
     
    ]   
 
     
     
     
))
 
     
     
     


    
    
    

效果如下：

二、全國各省多年GDP的可視化

由於要繪製2010-2019年的GDP數據，可以考慮構建一個for循環，通過str(i)+"年"的形式訪問數據表格中處於不同列的各年GDP數據。繪製輪播圖可考慮調用Timeline，代碼如下：

    
    
    

 
     
     
     import pandas 
 
     
     
     as pd
 
     
     
     

 
     
     
     from pyecharts 
 
     
     
     import options 
 
     
     
     as opts
 
     
     
     

 
     
     
     from pyecharts.charts 
 
     
     
     import Map, Timeline
 
     
     
     

 
     
     
     
frame = pd.read_csv(
 
     
     
     'C:\\Users\\dell\\Desktop\\分省年度數據2.csv',encoding=
 
     
     
     'GBK')
 
     
     
     
tl = Timeline()
 
     
     
     

 
     
     
     for i 
 
     
     
     in range(
 
     
     
     2010, 
 
     
     
     2020):
 
     
     
     
    map0 = (
 
     
     
     
        Map()
 
     
     
     
        .add(
 
     
     
     "省份",frame[[
 
     
     
     '地區',str(i)+
 
     
     
     '年']].values.tolist(), 
 
     
     
     "china")
 
     
     
     
        .set_global_opts(
 
     
     
     
            title_opts=opts.TitleOpts(title=
 
     
     
     "Map-{}年GDP（億元）".format(i)),
 
     
     
     
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
 
     
     
     
                is_piecewise=
 
     
     
     True,
 
     
     
     
                pieces=[
 
     
     
     
                    {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     0,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     10000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "1~10000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "cyan"},
 
     
     
     
                    {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     10001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     20000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "10001~20000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "yellow"},
 
     
     
     
                    {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     20001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     50000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "20001~50000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "orange"},
 
     
     
     
                    {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     50001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     80000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "50001~80000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "coral"},
 
     
     
     
                    {
 
     
     
     "min":
 
     
     
     80001,
 
     
     
     "max":
 
     
     
     120000,
 
     
     
     "label":
 
     
     
     "80001~12000",
 
     
     
     "color":
 
     
     
     "red"},
 
     
     
     
                ]   ),))
 
     
     
     
    tl.add(map0, 
 
     
     
     "{}年".format(i))
 
     
     
     
tl.render(
 
     
     
     "2010~2019年全國各地區GDP.html")
 
     
     
     


    
    
    

效果如下：

03

小結

本案例的實現並不複雜，在pyecharts官方的參考案例基礎上稍加改動即可實現。作爲一名初學者，模仿案例是提升功力的重要途徑，通過模仿可以有效喫透代碼要具體實現的功能，量變到質變，就能根據自己工作和學習的需要進行靈活應用。

------------------- End -------------------

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