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Pyecharts作图部分省市有数据显示，其他的省份都没有显示，怎么肥四
财经快报
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2022/08/19 11:13:23
一、前言
前几天有个粉丝【Lethe】问了一道
Pyecharts
可视化的问题，如下图所示。 
后来原始数据和代码都给到了，需要帮忙看看。
二、实现过程
下面是她自己的代码，如下所示：
# 可视化部分
import pandas as pdfrom pyecharts.charts import Map, Pagefrom pyecharts import options as opts# 设置列对齐pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)# 打开文件df = pd.read_excel('D:python-basepython实训项目文档国内疫情统计表1.xlsx')locations = [location for location in df['省']]values = [value for value in df['当前确诊']]datas1 = list(zip(locations, values))data2 = df['省']data2_list = list(data2)# print(data2_list)data3 = df['当前确诊']data3_list = list(data3)# print(data3_list)data4 = df['疑似确诊']data4_list = list(data4)data5 = df['累计确诊']data5_list = list(data5)data6 = df['死亡人数']data6_list = list(data6)data7 = df['治愈人数']data7_list = list(data7)a = ( Map() .add("当前确诊", datas1, "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100), ))b = ( Map() .add("疑似确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))c = ( Map() .add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))d = ( Map() .add("死亡人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data6_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))e = ( Map() .add("治愈人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data7_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)page.add( a, b, c, d, e,)# 先生成render.html文件page.render()# 完成上一步之后把 page.render()这行注释掉# 然后循行这下面'''Page.save_resize_html("render.html", cfg_file="chart_config.json", dest="my_test.html")'''后来【此类生物】修改了下代码，顺利解决了问题，代码如下所示。
# 可视化部分
import pandas as pdfrom pyecharts.charts import Map, Pagefrom pyecharts import options as opts# 设置列对齐pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)# 打开文件df = pd.read_excel('国内疫情统计表1.xlsx')locations = []for location in df['省']: if "广西" in location: location = "广西" if "新疆" in location: location = "新疆" if "宁夏" in location: location = "宁夏" if "西藏" in location: location = "西藏" if "内蒙古" in location: location = "内蒙古" else: location = location.strip("省市") locations.append(location)values = [value for value in df['当前确诊']]print(values, locations)datas1 = list(zip(locations, values))#data2 = locationsdata2_list = list(data2)print(data2_list)data3 = df['当前确诊']data3_list = list(data3)# print(data3_list)data4 = df['疑似确诊']data4_list = list(data4)data5 = df['累计确诊']data5_list = list(data5)data6 = df['死亡人数']data6_list = list(data6)data7 = df['治愈人数']data7_list = list(data7)###a = ( Map() .add("当前确诊", datas1, "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100), ))###b = ( Map() .add("疑似确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data4_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))c = ( Map() .add("累计确诊", [list(z) for z in zip(data2_list, data5_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))d = ( Map() .add("死亡人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data6_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))e = ( Map() .add("治愈人数", [list(z) for z in zip(data2_list, data7_list)], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ))page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)page.add( a, b, c, d, e,)# 先生成render.html文件page.render()# 完成上一步之后把 page.render()这行注释掉# 然后循行这下面'''Page.save_resize_html("render.html", cfg_file="chart_config.json", dest="my_test.html")'''顺利解决问题。
其实就是数据处理的问题，关于这个之前有写过文章， 惊！Pyecharts作图，发现无数据展示？ ，感兴趣的可以看下，看完之后就一目了然了。
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