ECharts数据可视化项目-项目四 小紫共享单车运营管理平台.pptxVIP

ECharts数据可视化项目实践可视化 项目四小紫共享单车运营管理平台项目 目录数据说明项目分析开发环境项目目标项目背景后端开发前端开发项目总结对接岗位 项目背景壹 项目目标贰 数据说明叁 表4-1 天小紫共享单车骑行数据 项目分析肆PPT模板 /moban/ 表4-2 项目的任务列表 开发环境伍 后端开发陆 项目的目录结构如图4-2所示。图4-2 Flask项目目录结构 ENV = development # 设置开发模式DEBUG = True # 提供报错信息JSON_AS_ASCII=False # 解决json返回中文乱码问题settings.py代码如下： 处理数据制作数据实现数据接口制作数据接口页面解决跨域问题远程访问 处理数据 # 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport calendar# 读取数据file = pd.read_csv(./data/task3.csv, encoding=gbk)# 有意义的季节单词file[season] = file.season.map({1:spring,2:summer,3:autumn,4:winter’})# 有意义的天气单词 4.1 处理数据 处理数据代码如下： file[weather] = file.weather.map({1:sunny,2:cloudy,3:rainly,4:bad-day})# 日期file[date] = file[datetime].apply(lambda x:x.split()[0])# 年份file[year] = file[date].apply(lambda x:x.split(-)[0])# 月份file[month] = file[date].apply(lambda x:x.split(-)[1])# 天file[day] = file[date].apply(lambda x:x.split(-)[2])# 小时file[hour] = file[datetime].apply(lambda x:x.split()[1].split(:)[0])# 星期file[weekday] = file.datetime.apply(lambda x: calendar.day_name[pd.to_datetime(x).weekday()])df=file# 转成float类型df[count] = df[count].astype(float64) 制作数据 ?4.2 制作数据?? ???? 4.2.1 任务1动态条形图所需数据图4-3 动态条形图数据样例 ? 4.2.2 任务2 三维散点图所需数据图4-4 条形图数据样例 4.2.3 任务3 折线面积图所需数据图4-5 折线面积图数据样例 ? 4.2.4 任务4单容器多饼图所需数据图4-6 单容器多饼图 # 1.注册用户和非注册用户对比# 注册用户、非注册用户求和 registered = df[registered].sum() casual = df[casual].sum() # 第一个饼图所需数据 task4_1 = [ {name: registered, value: str(registered)}, {name: casual, value: str(casual)} ] 第一个饼图所需数据代码如下： # 2.工作日中注册用户和非注册用户对比 # 过滤出工作日的数据 workday = df[df[workingday] == 1] workday_registered = workday[registered].sum() # 注册用户 workday_casual = workday[casual].sum() # 未注册用户 # 第二个饼图所需数据 task4_2 = [ {name: registered, value: str(workday_registered)}, {name: casual, value: str(workday_casual)} ]第二个饼图所需数据代码如下： # 3.假期中注册用户与未注册用户的对比 # 过滤出假期的数据 holiday = df[df[holiday] == 1] holiday_registered = holiday[registered].sum() # 注册用户 holiday_casual = hol