【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏

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### 【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏

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  • [一、引言](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [二、数据概览](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [三、可视化目标](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [3.1 创建柱状图 - GDP总量](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [3.2 创建折线图 - 名义增长率](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [3.3 创建地图 - GDP总量](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [3.4 创建词云图 - 增量地区](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [四、可视化大屏](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [五、可视化结果分析](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [六、进一步分析](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)
  • [七、结论](#【数据可视化-104】安徽省2025年上半年GDP数据可视化分析:用Python和Pyecharts打造炫酷大屏 @TOC 一、引言 二、数据概览 三、可视化目标 3.1 创建柱状图 - GDP总量 3.2 创建折线图 - 名义增长率 3.3 创建地图 - GDP总量 3.4 创建词云图 - 增量地区 四、可视化大屏 五、可视化结果分析 六、进一步分析 七、结论)

一、引言

在数据分析领域,如何将枯燥的数据转化为直观、吸引人的图表,是每个数据分析师都需要掌握的技能。今天,我们将使用Python和Pyecharts库,对2025年上半年安徽省各市的GDP数据进行可视化分析。通过柱状图、折线图、地图和词云图等多种图表类型,我们将数据的多维度特征展现得淋漓尽致。

二、数据概览

我们的数据包含了安徽省16个市在2025年上半年的GDP表现,以及与2024年同期的对比。数据字段包括地区、2025年上半年GDP、2024年同期GDP、增量和名义增长率。

三、可视化目标

我们的目标是创建一个动态的、可交互的可视化大屏,展示各市GDP的总量、名义增长率、安徽省GDP地图以及增量地区的词云图。整个大屏将以黑色为背景,使用多种颜色来增强视觉效果,让人有一种视觉上的冲击,首先加载数据,代码如下。

python 复制代码
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line, Map, WordCloud, Page
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType

df = pd.read_excel("2025年安徽省上半年GDP数据.xlsx)

3.1 创建柱状图 - GDP总量

python 复制代码
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK))
    .add_xaxis(df["地区"].tolist())
    .add_yaxis("GDP总量", df["2025年上半年"].tolist(), color="#ffcc00")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市GDP总量"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="亿元"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=7000),
    )
)

3.2 创建折线图 - 名义增长率

python 复制代码
line = (
    Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK))
    .add_xaxis(df["地区"].tolist())
    .add_yaxis("名义增长率", df["名义增长率(%)"].tolist(), color="#00ccff")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市名义增长率"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="%"),
    )
)

3.3 创建地图 - GDP总量

python 复制代码
map_chart = (
    Map(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK))
    .add("", [[z, y] for z, y in zip(df["地区"], df["2025年上半年"])], "安徽")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市GDP地图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=7000),
    )
)

3.4 创建词云图 - 增量地区

python 复制代码
wordcloud = (
    WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK))
    .add("", [list(z) for z in zip(df["地区"], df["增量"].tolist())], word_size_range=[20, 100])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市GDP增量词云图"))
)

四、可视化大屏

python 复制代码
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, page_title="2025年上半年安徽省各市GDP数据可视化分析")
page.add(bar, line, map_chart, wordcloud)
page.render("anhui_gdp_visualization.html")

五、可视化结果分析

运行上述代码后,将生成一个名为"anhui_gdp_visualization.html"的文件。打开这个文件,你将看到一个动态的、可交互的可视化大屏,展示了安徽省各市的GDP总量、名义增长率、安徽省GDP地图以及增量地区的词云图。

  • GDP总量柱状图:使用明亮的黄色,直观地展示了各市的经济规模。柱状图的高度直接反映了GDP的总量,使得经济实力一目了然。
  • 名义增长率折线图:使用清新的蓝色,展示了各市经济增长的速度。折线的起伏揭示了经济增长的动态变化,帮助我们识别增长最快和最慢的地区。
  • GDP安徽省地图:通过地图的形式,直观地展示了安徽省各市的GDP分布情况,颜色深浅反映了GDP的高低。
  • 增量地区的词云图:通过词云的形式,直观地展示了各市GDP增量的大小,词的大小反映了增量的多少。

六、进一步分析

除了上述四个维度,我们还可以进一步分析以下两个维度:

  1. 增量与增长率的关系:通过散点图展示各市GDP增量与名义增长率之间的关系,可以分析增量大的地区是否增长率也高,或者是否存在增量小但增长率高的地区。

  2. 地区经济规模与增长率的分布:通过箱型图展示不同经济规模地区的增长率分布,可以分析经济规模对增长率的影响,是否经济规模较大的地区增长率较低,或者相反。

通过这些分析,我们可以更全面地理解安徽省各市的经济状况,为政策制定和经济规划提供数据支持。

七、结论

通过这次实践,我们不仅将枯燥的GDP数据转化为了生动的图表,还通过颜色和布局的精心设计,增强了图表的视觉效果。这样的可视化大屏不仅适用于数据分析报告,也可以用于商业演示或教育展示,帮助观众更好地理解和记忆数据。


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