1.什么是pyecharts？
Pyecharts是一个将Echarts与Python结合的数据可视化库。而Echarts本身是由百度开源的一个基于JavaScript的数据可视化库，它以良好的交互性和精巧的图表设计而受到开发者的认可。Python是一门非常适合数据处理的编程语言，具有强大的表达力和丰富的数据处理工具。
Pyecharts就是这两者的结合，它允许Python开发者利用Echarts的强大功能来创建各种数据可视化图表。使用pyecharts可以生成独立的网页文件，也可以集成到Web框架如Flask或Django中使用。
在pyecharts中，一切的配置都是通过Options来实现的。这意味着用户可以通过配置不同的选项来定制化自己的图表，从而创造出更加丰富和符合需求的可视化效果。
2.pyecharts的特性
首先，简洁的API设计是Pyecharts的一个显著特点。它提供了简单直观的接口，使得用户能够轻松地创建复杂的图表。这种设计哲学不仅降低了学习成本，还提高了开发效率，支持链式调用，让代码更加流畅易读。
其次，丰富的图表类型也是Pyecharts的一大特色。它包含了30多种常见的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，几乎涵盖了所有主流的数据可视化需求。
再者，对Web框架的良好集成是Pyecharts的另一个优势。它可以无缝集成到Flask、Django等主流的Web框架中，这使得在Web应用中集成数据可视化变得非常方便。
此外，原生百度地图的支持为地理数据可视化提供了极大的便利。用户可以轻松地在地图上绘制各种地理信息，这对于需要展示地理位置数据的应用场景非常有用。
最后，Pyecharts支持主流的Notebook环境，包括Jupyter Notebook和JupyterLab，这使得数据分析和可视化可以在同一个环境中进行，极大地提高了工作效率。
3.进行简单的数据分析
3.1 准备一些假数据
3.2 安装pandas、pyecharts库
安装命令
pip install pandas
pip install pyecharts
查看已安装版本：
import pyecharts
print(pyecharts.__version__)
3.3 柱状图分析部门人数
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Pie
from pyecharts import options as opts
# 读取Excel文件
file_path = '企业员工信息表.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
# 统计各部门人数
department_count = df['部门'].value_counts()
# 绘制柱状图
bar = (
Bar()
.add_xaxis(department_count.index.tolist())
.add_yaxis("人数", department_count.values.tolist())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各部门人数统计"))
)
# 生成HTML文件
bar.render('A06-各部门人数统计.html')
结果展示：
3.4 饼状图分析学历人数
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Pie
from pyecharts import options as opts
# 读取Excel文件
file_path = '企业员工信息表.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
# 统计各学历人数
education_count = df['学历'].value_counts()
# 绘制饼图
pie = (
Pie()
.add("", [list(z) for z in zip(education_count.index.tolist(), education_count.values.tolist())])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各学历人数统计"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
# 生成HTML文件
pie.render('A07-各学历人数统计.html')
结果展示：
