python_绘制动态地图（Python绘制地图）

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import pandasfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Timelinedata = pandas.read_excel('C:/data/xgyq.xlsx',sheet_name='2', index_col='time') #取出省份列表attr = data.columns.tolist()#统计数据条数n = len(data.index)data.head()湖北 浙江 广东 河南 湖南 安徽 江西 重庆 四川 山东 ... 贵州 宁夏 内蒙古 新疆 吉林 香港 台湾 青海 澳门 西藏time 2020-01-10 41 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02020-01-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02020-01-12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02020-01-13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02020-01-14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 05 rows × 34 columns#定义每日地图绘制函数def map_visualmap(sequence, date) -> Map: c = ( Map() .add(date, sequence, maptype="china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全国疫情动态地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150), ) ) return c#创建时间轴对象timeline = Timeline()for i in range(n): #取每日数据 row = data.iloc[i,].tolist() #将数据转换为二元的列表 sequence_temp = list(zip(attr,row)) #对日期格式化以便显示 time = format(data.index[i], "%Y-%m-%d") #创建地图 map_temp = map_visualmap(sequence_temp,time) #将地图加入时间轴对象 timeline.add(map_temp,time).add_schema(play_interval=360)# 地图创建完成后，通过render()方法可以将地图渲染为html timeline.render('全国疫情动态地图.html')

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