Pandas+Pyecharts：2024中国大学综合排名分析+可视化，来围观看看你的大学上榜没(2)_pyecharts如何取分组排序取前十可视化

import pandas as pd # 数据处理

import numpy as np # 科学运算

from pyecharts.charts import * # 可视化图表

from pyecharts import options as opts

df = pd.read_csv(‘./中国大学综合排名2021.csv’, encoding=‘gb2312’)

df.describe()

df.isnull().sum()

df.fillna(0, inplace=True)

df.isnull().sum()

df[df[‘升/降’] == 0]

统计前50名中排名下降的学校

df.loc[(df[‘排名’] < 50) & (df[‘升/降’] < 0), :]

数据分组 各省大学数量

g = df.groupby(‘省市’)

df_counts = g.count()[‘排名’]

df0 = df_counts.copy()

df0.sort_values(ascending=False, inplace=True)

df_mean0 = g.mean()[‘总分’]

df_means = df_mean0.round(2)

df1 = pd.concat([df_counts, df_means], join=‘outer’, axis=1)

df1.columns = [‘数量’, ‘平均分’]

df1.sort_values(by=[‘平均分’], ascending=False, inplace=True)

d1 = df1.index.tolist()

d2 = df1[‘数量’].values.tolist()

d3 = df1[‘平均分’].values.tolist()

bar0 = (

Bar()

.add_xaxis(d1)

.add_yaxis(‘数量’, d2)

.add_yaxis(‘平均分’, d3)

.reversal_axis()

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position=‘right’))

)

bar0.render_notebook()

name = df_counts.index.tolist()

count = df_counts.values.tolist()

c0 = (

Pie()

.add(‘’, [list(z) for z in zip(name, count)],

radius=[‘20%’, ‘60%’],

center=[‘50%’, ‘65%’],

rosetype=‘radius’)

‘%.2f%%’ -> sum() / 各个值

)

c0.render_notebook()

最后

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