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算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）
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【数据可视化-108】2025年6月新能源汽车零售销量TOP10车企分析大屏（PyEcharts炫酷黑色主题可视化）
一、引言
在新能源汽车行业快速发展的今天，销量数据成为了衡量车企市场表现的重要指标。本文将使用Python和Pyecharts库，对2025年6月新能源汽车零售销量排名前10的车企数据进行可视化分析。我们将通过柱状图、饼图、雷达图、折线图和词云图等多种图表类型，全面展示这些车企的市场表现。
公众号有更全的数据可视化内容，详细资料可以添加博主微信公众号，公众号名称：NLP随手记
二、数据概览
首先，让我们快速浏览一下数据。这份数据包含了2025年6月新能源汽车零售销量排名前10的车企，以及它们的同比变化和环比变化。 单位：辆数据来源：乘联会。
三、数据准备与环境配置
首先，我们需要导入必要的Python库并准备数据：
python
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.commons.utils import JsCode
df = pd.read_csv("2025年6月新能源汽车销量.csv")四、多维可视化分析
4.1 销量排名柱状图（彩虹渐变效果）
python
def sales_bar() -> Bar:
# 按销量排序
df_sorted = df.sort_values(by='销量', ascending=True)
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="100%", height="400px"))
.add_xaxis(df_sorted['车企'].tolist())
.add_yaxis(
"销量",
df_sorted['销量'].tolist()
)
.reversal_axis()
)
return bar
4.2 市场份额饼图（3D炫光效果）
python
def market_pie() -> Pie:
total_sales = df['销量'].sum()
market_share = [(row['车企'], round(row['销量']/total_sales*100, 2)) for _, row in df.iterrows()]
pie = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="100%", height="400px"))
.add(
"",
market_share,
radius=["30%", "70%"],
center=["50%", "50%"],
rosetype="area"
)
)
)
return pie
4.3 同比增长率雷达图（多维对比）
python
def growth_radar() -> Radar:
# 选取前6名车企展示，避免过于拥挤
df_top6 = df.head(6).copy()
radar = (
Radar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="100%", height="400px"))
.add_schema(
schema=[
opts.RadarIndicatorItem(name=itm, max_=150) for item in ["比亚迪","吉利汽车","长安汽车","特斯拉中国","鸿蒙智行","上汽通用五"]
)
.add(
"同比变化(%)",
[df_top6["同比变化(%)"].tolist()]
)
.add(
"环比变化(%)",
[df_top6["环比变化(%)"].tolist()]
)
)
return radar
4.4 环比变化折线图（动态效果）
python
def 环比变化_line() -> Line:
df_sorted = df.sort_values(by='环比变化(%)', ascending=False)
line = (
Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="100%", height="400px"))
.add_xaxis(df_sorted['车企'].tolist())
.add_yaxis(
"环比变化(%)",
df_sorted['环比变化(%)'].tolist()
)
)
return line
4.5 车企名称词云图（销量加权）
python
def wordcloud() -> WordCloud:
# 创建词云数据，销量作为权重
word_data = [(row['车企'], row['销量']) for _, row in df.iterrows()]
wc = (
WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="100%", height="400px"))
.add(
"",
word_data,
word_size_range=[20, 100],
)
)
return wc
五、集成可视化大屏
现在我们将所有图表集成到一个可拖拽的大屏中：
python
def create_dashboard():
page = Page(
page_title="2025年6月新能源汽车零售销量分析大屏",
layout=Page.DraggablePageLayout,
is_removable=False
)
page.add(
sales_bar(),
market_pie(),
growth_radar(),
环比变化_line(),
wordcloud()
)
page.render("新能源汽车销量分析大屏.html")
if __name__ == "__main__":
create_dashboard()
六、数据分析与洞察
通过以上可视化分析，我们可以得出以下关键洞察：
-
市场集中度高 ：比亚迪以35.2万辆的销量遥遥领先，占TOP10车企总销量的41.5%，呈现"一超多强"的竞争格局。
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增长态势分化明显 ：零跑汽车同比增速高达123.3% ，表现最为亮眼；而理想汽车同比下滑24.1%，是TOP10中唯一负增长的车企。
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环比变化差异大 ：特斯拉中国环比增长59.3%，增幅最大；而上汽通用五菱和理想汽车环比分别下降8.7%和11.2%。
-
销量与增长率非线性关系：销量最大的比亚迪增长率保持稳健(25.7%)，而增长率最高的零跑汽车销量规模相对较小，符合市场发展规律。
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中国品牌占据主导：TOP10车企中，中国品牌占据8席，合计市场份额超过85%，显示中国在新能源汽车领域的领先优势。