前言：
Echarts 是百度开源的一款数据可视化 JS 工具，数据可视化类型十分丰富，但是得通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行。
作为工作中常用 Python 的选手，不能不知道这款数据可视化插件的强大。那么，能否在 Python 中也能用到 Echarts 的功能呢?寻找中惊喜地发现了 pyecharts，只需在python中安装该模块即可使用。
安装：
常用的pip安装包一键安装pyecharts
pyecharts安装命令：
ython -m pip install pyecharts
Python + pyecharts具体应用
结合工作中的项目数据，我选择了 test 项目需求中 hotel_code_new 为 CNSZVS_002，CWSWS_003 对应2019年12个月指标为 RNs 的数据做可视化展示与分析。
1.Hive数据库查询sql
hive_sql内容如下：
# sql中所使用的部分语法为hive sql中常规的语法，与mysql有所不同，请注意。
select rrrd1.hotel_code_new as hotel_code_new
,dda.natural_date as natural_date
,nvl(rrrd.room_nights, 0) as room_nights
from ( select distinct substr(natural_dt,1,7) as natural_date
from dws.dws_test_date_calendar
where dt_year="2019"
)dda
left join
(select "CNSZVS_002" hotel_code_new
UNION all select "CWSWS_003" hotel_code_new
)rrrd1
left join
(select hotel_code_new
,substr(stay_date,1,7) as stay_date
,sum(number_of_room_nights) as room_nights
from dwm.dwm_test_resvs_rom_daily_df
where dt="2021-10-24"
and hotel_code_new in(CNSZVS_002", "CWSWS_003")
and resv_status in("CHECKEDSSSIN","CHECKEDSSSOUT")
and substr(stay_date,0,4) = "2019"
group by hotel_code_new,substr(stay_date,1,7)
)rrrd
on dda.natural_date = rrrd.stay_date
and rrrd1.hotel_code_new=rrrd.hotel_code_new
order by rrrd.hotel_code_new;
2.Python代码实现—柱状图
from impala.dbapi import connect
import warnings
#数据仓库数据获取准备
def hive_connect(sql):
warnings.filterwarnings("ignore")
config_hive_beta = {
"host": "10.7.0.12", #hive的host地址
"port": 10000, #hive的端口号
"user": "hive", #hive的username
"password": "hive", #hive的password
"database": "tmp", #hive中需要查询的数据库名
"auth_mechanism": "PLAIN" #hive的hive-site.xml配置文件中获取
}
conn = connect(**config_hive_beta)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
hive_all_data = cursor.fetchall()
return hive_all_data
# all_data = hive_connect(hive_sql)
# 通过调用hive_connect方法获取到的数据库查询结果数据如all_data列表所示
all_data = [("CNSZVS_002", "2019-01", 0), ("CNSZVS_002", "2019-02", 0), ("CNSZVS_002", "2019-03", 0),
("CNSZVS_002", "2019-04", 0), ("CNSZVS_002", "2019-05", 0), ("CNSZVS_002", "2019-06", 2353),
("CNSZVS_002", "2019-07", 2939), ("CNSZVS_002", "2019-08", 5148), ("CNSZVS_002", "2019-09", 3850),
("CNSZVS_002", "2019-10", 4973), ("CNSZVS_002", "2019-11", 5467), ("CNSZVS_002", "2019-12", 4742),
("CWSWS_003", "2019-01", 5914), ("CWSWS_003", "2019-02", 4434), ("CWSWS_003", "2019-03", 6003),
("CWSWS_003", "2019-04", 6611), ("CWSWS_003", "2019-05", 6586), ("CWSWS_003", "2019-06", 5840),
("CWSWS_003", "2019-07", 6624), ("CWSWS_003", "2019-08", 7001), ("CWSWS_003", "2019-09", 5792),
("CWSWS_003", "2019-10", 6898), ("CWSWS_003", "2019-11", 6944), ("CWSWS_003", "2019-12", 5404)]
# 从pyecharts模块导入柱状图-Bar
from pyecharts import Bar
# 设置横轴行名，这里使用12个月份的英文简称
columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
# 分别新建2个空list用于存储每个月份对应的RNs的值
CNSZVS_002 = []
CWSWS_003 = []
for i in all_data:
if i[0] == "CNSZVS_002":
CNSZVS_002.append(i[2])
elif i[0] == "CWSWS_003":
CWSWS_003.append(i[2])
else:
pass
# 设置柱状图的主标题与副标题
bar = Bar("柱状图", "Test需求—2019年的RNs")
# 添加柱状图的数据及配置项-求平均值、最大值、最小值
bar.add("CNSZVS_002", columns, CNSZVS_002, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("CWSWS_003", columns, CWSWS_003, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
# 在本py文件同级目录下生成名为render.html的本地文件（默认为.html文件）
bar.render()
# 也可设置成指定的路径用于保存html文件
#bar.render(r"D:bar_render.html")
柱状效果图展示：
生成的柱状效果图是html格式的，可以在浏览器中打开查看，在浏览器中支持下载成图片格式到本地，并且点击图例即可置灰对应的图例，同时隐藏图例对应的柱状图数据，
如下图所示：
3.Python代码实现—饼状图
注意：数据准备部分的代码与柱状图一样，这里只展示饼状图特有的代码
# 从pyecharts模块中导入饼图Pie
from pyecharts import Pie
# 设置主标题与副标题，标题设置居中，设置宽度为1000
pie = Pie("饼状图", "Test需求—2019年的RNs", title_pos="left", width=1000)
# 使用add导入数据，设置坐标位置为【20，50】，上方的colums选项取消显示
pie.add("CNSZVS_002", columns, CNSZVS_002, center=[20, 50], is_legend_show=True)
# 使用add导入数据，设置坐标位置为【75，50】，上方的colums选项正常显示
pie.add("CWSWS_003", columns, CWSWS_003, center=[75, 50], is_legend_show=False, is_label_show=True)
# 保存图表
pie.render()
饼状效果图展示——隐藏所占百分比
饼状效果图展示——展示所占百分比
4.Python代码实现—箱型图
# 从pyecharts模块导入箱型图Boxplot
from pyecharts import Boxplot
boxplot = Boxplot("箱型图", "Test需求—2019年的RNs")
x_axis = ["CNSZVS_002", "CWSWS_003"]
y_axis = [CNSZVS_002, CWSWS_003]
# prepare_data方法可以将数据转为嵌套的 [min, Q1, median (or Q2), Q3, max]
yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis)
boxplot.add("2019年RNs统计", x_axis, yaxis)
boxplot.render()
箱型图效果展示：
5.Python代码实现—折线图
from pyecharts import Line
line = Line("折线图", "Test需求—2019年的RNs")
# is_label_show属性是设置上方数据是否显示
line.add("CNSZVS_002", columns, CNSZVS_002, is_label_show=True)
line.add("CWSWS_003", columns, CWSWS_003, is_label_show=True)
line.render()
折线图效果展示：
6.Python代码实现—雷达图
from pyecharts import Radar
radar = Radar("雷达图", "Test需求—2019年的RNs")
# 由于雷达图传入的数据得为多维数据，需要将list再进行list转换一次
CNSZVS_002 = [CNSZVS_002]
CWSWS_003 = [CWSWS_003]
# 设置column的最大值，为了雷达图更为直观，这里的月份最大值设置依据真实数据的值来设置，因此各个月份有所不同
schema_diff = [
("Jan", 7000), ("Feb", 5000), ("Mar", 6500),
("Apr", 7000), ("May", 7000), ("Jun", 6200),
("Jul", 6800), ("Aug", 7200), ("Sep", 6000),
("Oct", 7300), ("Nov", 7500), ("Dec", 6000)
]
# 传入坐标
radar.config(schema_diff)
radar.add("CNSZVS_002", CNSZVS_002)
# 一般默认为同一种颜色，这里为了便于区分，需要设置item的颜色
radar.add("CWSWS_003", CWSWS_003, item_color="#1C86EE")
radar.render()
雷达效果图展示：
7.Python代码实现—散点图
from pyecharts import Scatter
scatter = Scatter("散点图", "Test需求—2019年的RNs")
# xais_name是设置横坐标名称，这里由于显示问题，还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置
scatter.add("CWSWS_003&CNSZVS_002 RNs的散点分布", CNSZVS_002, CWSWS_003, xaxis_name="CNSZVS_002", yaxis_name="CWSWS_003", yaxis_name_gap=40)
scatter.render()
散点图效果展示：
总结：
- 准备符合要求的数据及其格式
- 导入对应图表所使用的包
- add()方法：主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
- render()方法：用于保存生成的图表
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