数据可视化——结合面向对象的思想实现数据可视化

爱被打了一巴掌 2023-10-13 22:17 10阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

*  前言
 *  实现数据可视化的过程
 *  实现数据可视化
 *   *  读取数据
     *  创建对象
     *  处理数据
     *  数据分析
     *  绘制柱状图
 *  整体代码及效果展示

## 前言 ##

前面我们已经学习了如何使用 python 的 `pyecharts` 模块来实现数据可视化，将数据经过处理后以折线图、地图以及柱状图的形式展现出来，那么这篇文章我将以一个例子为大家分享如何结合 `面向对象` 的思想来实现数据可视化。

## 实现数据可视化的过程 ##

1.  收集数据：收集需要进行可视化的数据，并确保数据的准确性和完整性。数据可以来源于各种渠道，如数据库、日志文件、API等。
2.  清洗和整理数据：对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复值、处理缺失数据、处理异常值等。确保数据的质量和一致性。
3.  选择合适的可视化工具：根据数据的类型和需求，选择合适的可视化工具。常见的可视化工具包括Tableau、Power BI、matplotlib、D3.js等。
4.  选择可视化类型：根据数据的特点和表达需求，选择合适的可视化类型。常见的可视化类型包括条形图、折线图、散点图、饼图、雷达图等。
5.  设计可视化界面：根据数据的特点和可视化类型，设计出合适的可视化界面。界面应该简洁明了，注重重点数据的展示和对比。
6.  绘制图表：使用选择的可视化工具，绘制出设计好的可视化图表。根据需求，添加合适的图例、标签、标题等，以增加图表的可读性和易理解性。
7.  数据交互和分析：为可视化界面添加交互功能，如鼠标悬停显示数据详情、点击图表元素进行筛选等。通过交互功能，用户可以进行数据的进一步分析和探索。
8.  调整和优化：根据用户反馈和需求变化，对可视化界面进行调整和优化。可以修改图表样式、改进交互功能、添加新的数据维度等。
9.  分享和发布：将完成的可视化结果分享和发布，可以通过导出静态图片、生成报告、嵌入网页等方式进行展示和共享。
10. 监控和更新：定期监控可视化结果，及时更新数据和调整可视化界面，保持可视化结果的时效性和准确性。

我们实现的是简单的数据可视化，今天主要针对收集数据、清洗和整理数、选择可视化类型、绘制图表几个方面来讲解。

## 实现数据可视化 ##

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我们以两个月的销售额来举例，将两个月的销售额以图像的形式展现出来。

### 读取数据 ###

这里我们已经将数据打包放进了文件中，所以我们需要做的就是将数据从文件中读取出来。由于两个文件的格式是不同的，一种是 `csv` 格式，一个是 `JSON` 格式，所以读取和处理数据的方式也是不同的，这里分两个方法来分别读取和处理不同的数据。

这里提供一个接口来方便后面两个类的使用。

class FileReader():
    
        def reader(self) -> list[Record]:
            pass

**什么是接口？接口是指类当中的方法都没有具体的方法体，用 `pass` 来表示方法体，而具体的方法实现由继承他的子类来实现。**

读取文件的方式基本相同，但是为了后面的处理数据操作，我们还是分两个类来实现。

读取csv格式文件数据

读取JSON格式文件数据

### 创建对象 ###

将每一条销售信息当作对象。

class Record():
        def __init__(self,data,order_id,money,province):
            self.data = data
            self.order_id = order_id
            self.money = money
            self.province = province
    
        def __str__(self):
            return f'{
          self.data},{
          self.order_id},{
          self.money},{
          self.province}'

`__ init __` 构造方法来对属性进行初始化。  
`__ str __` 方法来方便我们的打印。

### 处理数据 ###

我们将数据数据都转换为对象，每个对象代表一条销售信息，然后将这些对象都存储在列表中。

TestFileReader 类

class TestFileReader(FileReader):
        def __init__(self,path):
            self.path = path
    
        def reader(self) -> list[Record]:
            f = open(self.path,"r",encoding="UTF8")
            data_lines = f.readlines()
            f.close()
            list1 : list[Record] = []
            for line in data_lines:
                line = line.strip()  # strip方法用来处理每一行数据后面的 \n
                data_list = line.split(",")
                record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3])
                list1.append(record)
            return list1

JsonFileReader 类

class JsonFileReader(FileReader):
        def __init__(self,path):
            self.path = path
    
        def reader(self) -> list[Record]:
            f = open(self.path,"r",encoding="UTF8")
            data_lines = f.readlines()
            f.close()
            list1 : list[Record] = []
            for line in data_lines:
                line = line.strip()
                data_dict = json.loads(line)  # JSON类型数据转换为python数据类型
                record = Record(data_dict["date"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict["province"])
                list1.append(record)
    
            return list1

### 数据分析 ###

将同一天的销售额累加在一起，并且使用字典这种数据类型来存储，为什么要使用字典呢？因为字典的key值不允许出现重复，这也就对应了我们的日期，而值就对应了我们的销售额。

test_file = TestFileReader("D:/桌面/2011年1月销售数据.txt")
    json_file = JsonFileReader("D:/桌面/2011年2月销售数据JSON.txt")
    
    list1 = test_file.reader()
    list2 = json_file.reader()
    
    data_list = list1 + list2  # 将两天的数据综合到一起
    data_dict = {
        }
    
    for record in data_list:
        if record.data in data_dict.keys():  # 如果该日期已经存储了，那么我们将存储的值与当前值相加之后再存入
            data_dict[record.data] += record.money
        else:  # 如果没有出现，那么就直接存入数据
            data_dict[record.data] = record.money

### 绘制柱状图 ###

这个例子我们使用柱状图最能显示出数据的差异，随意我们选择柱状图。

bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))
    bar.add_yaxis("销售额",list(data_dict.values()),label_opts=LabelOpts(is_show=False))  # 设置系列配置项来取消柱状图中数据的显示
    
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title="2011年1、2月销售情况")
    )
    
    bar.render("2021年1、2月销售情况.html")

## 整体代码及效果展示 ##

data\_define.py 文件

file\_define.py 文件

from data_define import Record
    import json
    
    class FileReader():
    
        def reader(self) -> list[Record]:
            pass
    
    class TestFileReader(FileReader):
        def __init__(self,path):
            self.path = path
    
        def reader(self) -> list[Record]:
            f = open(self.path,"r",encoding="UTF8")
            data_lines = f.readlines()
            f.close()
            list1 : list[Record] = []
            for line in data_lines:
                line = line.strip()
                data_list = line.split(",")
                record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3])
                list1.append(record)
            return list1
    
    class JsonFileReader(FileReader):
        def __init__(self,path):
            self.path = path
    
        def reader(self) -> list[Record]:
            f = open(self.path,"r",encoding="UTF8")
            data_lines = f.readlines()
            f.close()
            list1 : list[Record] = []
            for line in data_lines:
                line = line.strip()
                data_dict = json.loads(line)
                record = Record(data_dict["date"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict["province"])
                list1.append(record)
    
            return list1

main.py 文件

from data_define import Record
    from file_define import *
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.options import TitleOpts,LabelOpts,InitOpts
    from pyecharts.globals import ThemeType
    
    test_file = TestFileReader("D:/桌面/2011年1月销售数据.txt")
    json_file = JsonFileReader("D:/桌面/2011年2月销售数据JSON.txt")
    
    list1 = test_file.reader()
    list2 = json_file.reader()
    
    data_list = list1 + list2
    data_dict = {
        }
    
    for record in data_list:
        if record.data in data_dict.keys():
            data_dict[record.data] += record.money
        else:
            data_dict[record.data] = record.money
    
    bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))
    bar.add_yaxis("销售额",list(data_dict.values()),label_opts=LabelOpts(is_show=False))
    
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title="2011年1、2月销售情况")
    )
    
    bar.render("2021年1、2月销售情况.html")

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