python语法-数据可视化（全球GDP动态柱状图开发）

python数据可视化（全球GDP动态柱状图开发）
开发工具：pycharm、pyecharts模块
（项目数据见文末参考内容）

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演示GDP动态柱状图开发
"""


from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType

# 读取数据
f = open("资料/资料/可视化案例数据/动态柱状图数据/1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="GB2312")
data_lines = f.readlines()
# 关闭文件
f.close()
# 删除第一条数据
data_lines.pop(0)


# 将数据转换为字典存储，格式为：
# {1960:[[美国,123],[中国,321],......],1961:[[美国,123],[中国,321],......]...}
# 先定义一个字典，将数据按格式存储字典对象内部
data_dict = {}
for line in data_lines:
    year = int(line.split(",")[0])  # 年份
    country = line.split(",")[1]    # 国家
    gdp = float(line.split(",")[2]) # gdp数据
    try:                            # 如果字典有该年份的列表元素，则追加，否则创建一个空的再追加
        data_dict[year].append([country, gdp])
    except KeyError:
        data_dict[year] = []
        data_dict[year].append([country, gdp])


# 创建时间线对象
timeline = Timeline({"theme":ThemeType.LIGHT})


# 排序年份
# for循环每一年的数据，基于每一年的数据，创建每一年的bar对象
# 在for中，将每一年的bar对象添加到时间线中
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys())
for year in sorted_year_list:
    data_dict[year].sort(key = lambda element:element[1], reverse=True)
    # 取出本年份Top8的国家的数据
    year_data = data_dict[year][0:8]
    x_data = []
    y_data = []
    for country_gdp in year_data:
        x_data.append(country_gdp[0])   # x轴添加国家
        y_data.append(country_gdp[1])   # y轴添加gdp数据

    # 构建柱状图
    bar = Bar()
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))
    # 反转x轴和y轴
    bar.reversal_axis()
    # 设置每一年的图表的标题
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前8GDP数据")
    )
    timeline.add(bar, str(year))


# 设置时间线自动播放
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=False
)


# 绘图
timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")