python+echarts+excel制作桑基图_excel桑基图资源-CSDN文库

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在IT行业中，数据可视化是一项至关重要的技能，它能够帮助我们清晰地理解复杂的数据关系和模式。本主题聚焦于使用Python编程语言，结合Echarts库和Excel文件来创建桑基图（Sankey Diagram）。桑基图是一种流程图，特别适合展示流量或能量转移的过程，其特点是宽度比例代表了数量，使得数据的流向一目了然。让我们深入了解一下Python。Python是一种高级、通用的编程语言，以其简洁明了的语法和强大的库支持而闻名。在数据处理和科学计算领域，Python拥有诸如Pandas、NumPy和Matplotlib等众多优秀的库，其中Echarts就是用于数据可视化的Python接口。 Echarts是百度开发的一个开源JavaScript图表库，提供了丰富的可视化图表类型，包括折线图、柱状图、饼图以及我们关心的桑基图等。通过Python的Echarts库，我们可以方便地在Python环境中生成Echarts图表，并将它们嵌入到网页或其他前端项目中。在本案例中，`TM_Sankey.py`很可能是实现桑基图的主要Python脚本。这个脚本可能包含以下步骤： 1. 导入必要的库：会导入Echarts库，以及其他可能需要的库如Pandas用于读取Excel数据，可能还有其他辅助库如Openpyxl或pandas.ExcelWriter来处理Excel文件。 2. 数据准备：`TM_Sankey.xls`是Excel文件，通常用于存储数据。Python的Pandas库可以轻松地读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。数据可能包含不同节点及其对应的流量值。 3. 创建图表配置：在Echarts中，需要定义图表的配置，包括标题、图例、数据、颜色等。在Python中，这通常是通过创建一个字典来完成的，字典键对应Echarts的配置项，值则是具体的设置。 4. 生成桑基图：使用Echarts库提供的函数，根据数据和配置生成桑基图。Echarts的`Sankey`类将用于创建桑基图实例。 5. 渲染和展示：Python脚本可能会将生成的Echarts图表写入HTML文件，或者在Jupyter Notebook等交互式环境中直接显示。总结起来，"python+echarts+excel制作桑基图"是一个将Python的数据处理能力、Echarts的图表渲染功能以及Excel的数据存储优势结合在一起的实例。通过这种方式，我们可以高效地分析和展示具有复杂流向的数据，这对于理解和传达业务流程、供应链分析或能源流动等场景非常有用。学习并掌握这种技术，能够提升你在数据可视化领域的专业性，帮助你在工作中更有效地沟通数据故事。

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TM_Sankey.zip （2个子文件）

TM_Sankey.py 1KB

TM_Sankey.xls 28KB

# -*- coding: utf-8 -*- """ @Author : LGTMAP @Time : 2022-03-08 @Comment : @Version : PYTHON3.10 """ import pandas as pd import pyecharts data =pd.read_excel(r'TM_Sankey.xls',sheet_name=0,header=None) nodes=[] #pShape=data.shape[0] pCount=len(data) for i in range(pCount): dic={} dic['name']=data[0][i] dic['itemStyle']={'color':''+ str(data[3][i]) +''} if len(nodes)==0: nodes.append(dic) elif dic not in nodes: nodes.append(dic) links=[] for i in data.values: dic={} dic['source']=i[0] dic['target'] = i[1] dic['value'] = i[2] links.append(dic) c=( pyecharts.charts.Sankey() .add( "", nodes, links, label_opts= pyecharts.options.LabelOpts(position="right",), levels=[ pyecharts.options.SankeyLevelsOpts( depth=0, itemstyle_opts=pyecharts.options.ItemStyleOpts(color="#fbb4ae"), linestyle_opts=pyecharts.options.LineStyleOpts(color="source", opacity=0.6, curve=0.5), ), pyecharts.options.SankeyLevelsOpts( depth=1, itemstyle_opts=pyecharts.options.ItemStyleOpts(color="#b3cde3"), linestyle_opts=pyecharts.options.LineStyleOpts(color="source", opacity=0.6, curve=0.5), )], ) .set_global_opts(title_opts=pyecharts.options.TitleOpts(title="TM_Sankey")) ) c.render('TM_Sankey.html')