import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

这段代码给出了一个旋转X轴标签的柱状图示例，但是在执行这段代码时，它只会生成一个HTML文件(bar_rotate_xaxis_label.html)，并不会显示任何输出，因为它是在本地生成HTML文件。你可以在浏览器中打开HTML文件(bar_rotate_xaxis_label.html)来查看生成的柱状图。如果你想在PyCharm中查看图表，可以尝试使用pyecharts_snapshot库将图表转换为图片并在Python Shell中显示。你还需要确保已经安装了pyecharts和pandas等必要的依赖库。以下是一个示例代码，将图表转换为图片并在Python Shell中显示： ``` from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver c = ( Bar() .add_xaxis( [ "名字很长的X轴标签1", "名字很长的X轴标签2", "名字很长的X轴标签3", "名字很长的X轴标签4", "名字很长的X轴标签5", "名字很长的X轴标签6", ] ) .add_yaxis("商家A", [10, 20, 30, 40, 50, 40]) .add_yaxis("商家B", [20, 10, 40, 30, 40, 50]) .set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)), title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋转X轴标签", subtitle="解决标签名字过长的问题"), ) ) # 将图表转换为PNG图片并在Python Shell中显示 make_snapshot(driver, c.render(), "bar_rotate_xaxis_label.png") ``` 这段代码将生成一个bar_rotate_xaxis_label.png图片，并在Python Shell中显示该图片。

<think>好的，我现在需要帮助用户找到在PyCharm中使用PyEcharts的示例代码和教程。首先，用户提到了两个引用，其中引用[1]是关于安装pyecharts的命令，可能是针对多版本Python的情况，需要注意使用pip还是pip3。引用[2]则是一个关于在PyCharm中使用pyecharts读取Excel数据制作柱状图并保存的示例链接，这可能是一个关键的资源。 用户的需求明确是查找PyCharm环境下PyEcharts的示例代码和教程。首先，我应该确认用户是否已经正确安装了pyecharts，因此可能需要先提及安装步骤，包括使用pip或pip3安装，特别是如果用户有多个Python版本的话。然后，需要提供具体的示例代码，可能包括如何导入必要的库、读取Excel数据、创建图表并保存为图片。 接下来，我需要考虑用户可能的操作步骤。例如，安装pyecharts和相关的依赖库，如pandas用于读取Excel文件。然后，编写代码时可能需要使用pyecharts的Bar类来创建柱状图，使用pandas读取Excel数据，设置图表参数，渲染生成HTML文件，再保存为图片。这里需要注意的是，保存图片可能需要额外的渲染工具，如snapshot-selenium，用户可能需要安装这些。 此外，用户可能还需要教程链接，官方示例库和文档是重要的资源，应该包括这些链接，比如pyecharts的官方示例库和文档链接，以及可能用到的Excel处理库的参考。常见问题部分应该涵盖安装问题、图表渲染和保存图片的问题，以及如何处理Excel数据。 需要检查是否有遗漏的步骤，比如是否需要安装openpyxl来处理xlsx文件，或者是否在保存图片时有特定的注意事项。同时，确保代码示例正确，符合PyCharm的环境设置，例如文件路径的正确性，可能需要用户根据实际情况调整。 最后，生成的相关问题应该围绕用户可能进一步的需求，比如数据可视化优化、动态图表制作、导出格式等，这样可以帮助用户扩展他们的使用场景。</think>以下是在PyCharm中使用PyEcharts的详细步骤及示例代码： --- ### 一、环境准备 1. **安装PyEcharts** 在PyCharm终端中执行： ```bash pip install pyecharts # 单Python环境 pip3 install pyecharts # 多版本Python时选择Python3[^1] ``` 2. **安装依赖库** - 数据读取：`pip install pandas openpyxl` - 图片渲染：`pip install snapshot-selenium`（用于保存为图片） --- ### 二、示例代码：读取Excel生成柱状图 ```python from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts import pandas as pd # 1. 读取Excel数据 data = pd.read_excel("data.xlsx") # 假设文件名为data.xlsx x_data = data['类别'].tolist() y_data = data['数值'].tolist() # 2. 创建柱状图 bar = ( Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("销量", y_data) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="商品销量分析"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() # 添加工具箱（保存图片按钮） ) ) # 3. 生成结果 bar.render("bar_chart.html") # 输出HTML文件 # bar.render("bar_chart.png") # 需安装snapshot-selenium ``` --- ### 三、关键配置说明 | 步骤 | 功能说明 | 注意事项 | |--------------|-----------------------------------|--------------------------------| | 数据读取 | 使用`pandas`解析Excel文件 | 文件路径需与项目目录一致 | | 图表构建 | 通过链式调用设置坐标轴、标题等参数| 支持20+图表类型（折线/饼图等） | | 结果输出 | 可生成HTML网页或静态图片 | 输出图片需浏览器渲染环境 | --- ### 四、扩展教程资源 1. **官方示例库** [PyEcharts Gallery](https://gallery.pyecharts.org/)[^2] 包含200+交互式案例 2. **文档参考** - [PyEcharts配置项手册](https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options) - [Excel数据处理(pandas)](https://pandas.pydata.org/docs/) --- ### 五、常见问题解决 1. **图表不显示** - 检查是否调用`render()`方法 - 查看生成的HTML文件中是否有JavaScript报错 2. **保存图片失败** - 确认已安装`snapshot-selenium` - 安装对应浏览器驱动（如ChromeDriver） 3. **Excel读取异常** - 安装`openpyxl`：`pip install openpyxl` - 检查Excel文件是否为`.xlsx`格式 --- §§ 1. 如何用PyEcharts实现动态数据可视化？ 2. PyEcharts与Jupyter Notebook如何集成？ 3. 如何将PyEcharts图表嵌入Flask/Django网页？ 4. PyEcharts支持哪些特殊图表类型（如3D/地图）？