#今回は、Python を使用して 2022 年の世界上位 500 企業の情報データを分析します。 、見てください:
上位 500 社はどの国に大まかに分布していますか? 上位 500 社 中国企業とその国内各都市への分布状況 -
上位 500 社の損益状況 ...
関連するライブラリ:
Pandas — データ処理
#Pyecharts — データ視覚化
#視覚化セクション:
ピクトグラム — PictorialBar
棒グラフ — 棒
- # 地図 — 地図
2.2 查看数据信息 500条数据没有确缺失,不需要进行其他处理。
我国世界500强企业有145家,占比高达29%,接近总量的1/3 ##米国が 24.8%、日本が 9.4% ## 国内面: 広州は 4 社でトップ 5 から外れ、7 位にランクされました 效果2:import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Grid
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.charts import PictorialBar
from pyecharts.charts import Liquid
from pyecharts.charts import Polar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode
df = pd.read_excel('2022年世界五百强排行榜.xlsx')
df.head(10)
df.info()
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='1000px',bg_color='#0d0735'))
.add_xaxis(x_data)
.add_yaxis("",y_data)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",
font_size=12,
font_weight='bold',
formatter='{c} 家'),
)
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13,color='#fff200'),
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False)
),
title_opts=opts.TitleOpts(title="各国世界500强企业数量排名",pos_left='center',pos_top='1%',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=22,color="#38d9a9")),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False,
min_=20,
max_=150,
is_piecewise=False,
dimension=0,
range_color=['#203fb6', '#008afb', '#ffec4a', '#ff6611', '#f62336']
),
)
.reversal_axis()
)
p = (
Polar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='800px', bg_color='#0d0735'))
.add_schema(
radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(data=x_data[-8:],
type_='category'),
angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(
is_clockwise=True,
is_scale=True,
max_=150,
axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=14, color='#fff200'),
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
width=2,type_='dashed',color='#e4e932')),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed', color='#9FC131')
),
),
)
.add('',y_data[-8:], type_='bar')
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='各国世界500强企业数量排名TOP8',subtitle='制图@公众号:Python当打之年',pos_left='center',pos_top='1%',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#38d9a9',font_size=20)
),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150, is_show = False, is_piecewise=True, split_number = 8, min_ = 10,
range_color=['#203fb6', '#008afb', '#ffec4a', '#ff6611', '#f62336']
),
)
)
私の国のフォーチュン 500 企業 145 社は基本的に第一線に基づく ほとんどの都市
m1 = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='500px',theme='dark',bg_color='#0d0735'))
.add('公司数量',
region_data,
"world",
is_map_symbol_show=False,
is_roam=False,
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,
max_=150,
min_=0,
is_piecewise=True,
split_number=10,
pos_top='50%',
pos_left='10%',
range_color=['#9ecae1','#6baed6','#4292c6','#2171b5','#08519c','#08306b','#d4b9da','#c994c7','#df65b0','#e7298a','#ce1256','#980043','#67001f']
),
)
)
wd = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',height='600px',theme='dark',bg_color='#0d0735'))
wd.add('',
[list(z) for z in zip(x_data, y_data)],
)
wd.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title=""),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
)
wd.render_notebook()
营收方面:
-
ウォルマートは営業利益 5,727 億 5,400 万ドルで第 1 位です。、アマゾンは営業利益 4,698 億 2,200 万ドルで第 2 位、そして私の国のステート グリッド コーポレーションは営業利益は 4,698 億 2,200 万米ドル。 : State Grid Co., Ltd. ( 3)、中国石油化工公司 (4)、中国石油化学公司 (5)、中国国家建設工程公司 (9)
##スペースの都合上、コードの一部は表示されていません。
##https://www.heywhale.com/mw/project/6318517d9b96502cad5c5ab0## ############################################
以上がPandas+Pyecharts | 2022 Fortune 500 データ分析の視覚化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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