利用pyecharts绘制地理散点图
目录
1.背景
2.效果图
3.完整代码
4.代码解读
1.背景利用上海市7000+办公楼项目，包括项目名称，地理位置，每天的租金，建筑面积和项目所在的商圈，现在要让这些项目按经纬度落位到地图上去，并且按颜色显示租金的高低，之前比较多的事操作ArcGIS软件来做，这一次，准备试试pyecharts模块，直接用python脚本生成。
效果图大致如下：
import pandas as pd #导入数据分析模块
from pyecharts.charts import Geo #导入地理信息处理模块
from pyecharts import options as opts #配置
from pyecharts.render import make_snapshot #快照
from snapshot_selenium import snapshot
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType #全局配置
data=pd.read_excel("D:\数有引力\魔都商圈\办公项目.xlsx") #读取数据
geo_sight_coord={data['项目名称'][i].strip(): [data['经度'][i], data['纬度'][i]] for i in range(len(data))} #构造位置字典数据
data_pair=[(data['项目名称'][i].strip(), data['日租金'][i]) for i in range(len(data))] #构造项目租金数据
g=Geo() #地理初始化
g.add_schema(maptype="上海") #限定上海市范围
for key, value in geo_sight_coord.items(): #对地理点循环
g.add_coordinate(key, value[0], value[1]) #追加点位置
g.add("", data_pair, symbol_size=2) #追加项目名称和租金
g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), type='scatter') #星散点图scatter
pieces = [
{'max': 3, 'label': '<3', 'color': '#00B2EE'},
{'min': 3, 'max': 6, '3~6': 'love', 'color': '#71C671'},
{'min': 6, 'max': 10, '6~10': 'always', 'color': '#CD4F39'},
{'min': 10, 'label': '10+', 'color': '#FF0000'} # 有下限无上限
]
g.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces), title_opts=opts.TitleOpts(title="办公项目分布")) #办公项目分布图
make_snapshot(snapshot, g.render("上海市办公项目.html"), "上海市办公项目.png") #渲染成html格式和png格式
4.代码解读
整个流程包括pandas读取数据和处理，geo生成地图和向地图添加数据，渲染地图，这里主要介绍处理数据两点
1，项目名称，项目经度，项目纬度三个字段构成一个字典类型数据
geo_sight_coord={data['项目名称'][i].strip(): [data['经度'][i], data['纬度'][i]] for i in range(len(data))}
每个地理数据格式如下：
{"新桥大厦": 121.472534, 31.246122}
2，项目租金数据通过如下语句构造成元组
data_pair=[(data['项目名称'][i].strip(), data['日租金'][i]) for i in range(len(data))]
每个项目租金数据格式如下：
("新桥大厦": 4.3 )
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