本期我们利用Python分析2022年世界500强企业信息数据,看看:
500强企业大概分布在哪些国家 500强企业中国企业有哪些,在国内各城市分布情况 500强企业利润盈 亏情况 ...
涉及到的库:
Pandas — 数据处理
Pyecharts — 数据可视化
可视化部分:
象形图 — PictorialBar
柱状图 — Bar
地图 — Map
地理坐标系 — Geo
水球图 — Liquid
极坐标图 — Polar
词云 — WordCloud
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)
2.2 查看数据信息
df.info()
500条数据没有确缺失,不需要进行其他处理。
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() )
我国以145家世界500强企业高居榜首 美国128家、日本47家位居二、三位 亚洲方面还有韩国以18家的数量排名第六
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'] ), ) )
我国世界500强企业有145家,占比高达29%,接近总量的1/3
美国占比24.8,日本占比9.4%
我国145家世界500强企业基本上也以一线城市居多 北京以54家500强企业排名第一位,上海和深圳分别以12家和10家紧随其后 北上广深中,广州以4家的数量跌出前5,排名第7
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'] ), ) )
效果2:
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:
沃尔玛以572754百万美元的营业收入排名第1,亚马逊以469822百万美元的营业收入排名第2,我国国家电网有限公司以460616.9百万美元排名第3 我国共有4家企业进入世界500强榜单前10:国家电网有限公司(3)、中国石油天然气集团有限公司(4)、中国石油化工集团有限公司(5)、中国建筑集团有限公司(9)
篇幅原因,部分代码未展示,在线运行地址(含源码):
以上是Pandas+Pyecharts | 2022年世界500强数据分析可视化的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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