基于EChar t s的数据可视化应用

周洪斌 陈立平 刘连浩

（沙洲职业工学院，江苏 张家港 215600）

引言

数据是枯燥、抽象的，而图形、图像却富有表现力和生动性。数据可视化将各种数据用图形化的方式展示，为数据分析提供了更加直观的显示方式[1]，是人们理解数据、诠释数据的重要手段和途径。ECharts是国内百度公司推出的一款开源大数据可视化工具[2]，具备千亿级数据可视化渲染能力，支持折线图、饼图、热力图、漏斗图、词云图等丰富的可视化类型，支持二维表、键值对等多种数据格式，并且具有数据的动画展示、三维展示功能，已在国家统计局、国家电网、阿里巴巴、华为等众多机构和企业使用。2018年，全球顶级开源社区Apache基金会宣布 “百度开源的ECharts项目全票通过进入Apache孵化器” ，ECharts发展进入快车道。

1 EChar t s使用基础

1.1 引用echarts.js

ECharts由JavaScript实现，使用非常方便，从官网https://echarts.apache.org/zh/download.html下载安装包，解压得到echarts.js文件，与HTML文件放到同一目录下，在HTML文件中通过下面的代码引用echarts.js文件，即可使用ECharts。

1.2 ECharts常用组件

ECharts的常用组件包括标题、坐标轴、数据系列、图例等，具体说明如表1所示。

表1 ECharts常用组件

1.3 显示柱形图

按照表1的说明，使用ECharts组件显示某地区2020年1-3季度农业产值柱形图，代码如下：

标签用于为ECharts定义展示用的容器，echarts.init(document.getElementById("main"))用于初始化ECharts实例。页面运行效果如图1所示。

图1 使用ECharts展示某地区2020年1-3季度农业产值柱形图

2 使用Pyt hon调用EChar t s

pyecharts是一款Python与ECharts结合的可视化工具，用于大数据可视化。可以通过下面的命令安装pyecharts：

使用pyecharts实现图1所示的柱形图。

（1）导入pyecharts绘制柱形图所需的模块

（2）提供要显示的数据

（3）设置柱形图的X轴以及Y轴数据

（4）设置标题以及坐标轴名称

（5）展示图形

3 pyechar t s应用实例

借助Python强大的数据获取能力，结合pyecharts，可以实现数据的自动爬取、可视化展示。

3.1 爬取城市PM2.5实时数据

网站http://www.pm25x.com/提供全国各大城市PM2.5指数和空气质量指数实时监测数据查询[3]，包括每个监测点发布的AQI指数、首要污染物、空气污染状况和变化等信息，数据1小时更新一次。我们可以通过Python爬取某个城市各个监测点的PM2.5数据。

以爬取南京市各个监测点的PM2.5数据为例，打开页面http://www.pm25x.com/city/nanjing.htm，可以看到如图2所示的某个时刻南京市各个监测点的PM2.5数据。

分析该页面结构，各个监测点的信息是以表格的形式显示的，部分代码如下：

图2 某时刻南京市各个监测点的PM2.5数据

因此，可以用requests包爬取网页内容，然后使用BeautifulSoup对网页进行解析[4]，获取表格中的数据。需要注意的是，表头数据不是我们所需要的，提取时要略过表头。

（1）导入包

（2）定义X轴、Y轴数据

（3）爬取数据

#获取表格所有行并略过表头

3.2 使用pyecharts展示各监测点的PM2.5数据

将上一步爬取的数据通过pyecharts展示，效果如图3所示。

图3 某时刻南京市各监测点的PM2.5数据可视化展示图

主要步骤如下：

（1）设置折线图的X轴以及Y轴数据

（2）设置图形标题以及X轴、Y轴名称

（3）展示图形

4 结论

通过数据可视化将枯燥的数据以直观、友好的方式展现出来，可以使数据变得更加通俗易懂，改善数据分析效果。大数据时代，数据可视化的需求越来越大，依靠可视化手段进行数据分析已成为大数据分析的主要环节之一。ECharts提供了直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表，pyecharts将Python与ECharts相结合，可以实现数据爬取、处理及可视化，使数据呈现更加快捷、灵活、高效。