pyechartsを使ってみた。

pyecharts

• ApacheECharts のラッパー

  • ApacheECharts の Example はかなり豊富（pyecharts もそれなりにある。）

    

• Github

• Docは中国語と英語

いいところ

• 表現がすごい豊か(中国語なのは、サンプルが中国語なため)

  • 棒グラフ

    from pyecharts import Bar
    
    attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
    v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
    bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
    bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
    bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
    bar.render()
    

  • カレンダーヒートマップ

    import datetime
    import random
    from pyecharts import HeatMap
    
    begin = datetime.date(2017, 1, 1)
    end = datetime.date(2017, 12, 31)
    data = [
        [str(begin + datetime.timedelta(days=i)), random.randint(1000, 25000)]
        for i in range((end - begin).days + 1)
    ]
    heatmap = HeatMap("日历热力图示例", "某人 2017 年微信步数情况", width=1100)
    heatmap.add(
        "",
        data,
        is_calendar_heatmap=True,
        visual_text_color="#000",
        visual_range_text=["", ""],
        visual_range=[1000, 25000],
        calendar_cell_size=["auto", 30],
        is_visualmap=True,
        calendar_date_range="2017",
        visual_orient="horizontal",
        visual_pos="center",
        visual_top="80%",
        is_piecewise=True,
    )
    heatmap.render()
    

微妙だなと思うところ

• 結構ソースコードが長くなりがち。(plotly の Bar だとこれくらい。)

• pandas のデータフレームと親和性があまりない。（リストに直さないといけない・・・）

  • pyecharts

    • データをリストにして、メソッドで x,y を追加していく。

      from pyecharts import Bar
      
      attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
      v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
      v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
      bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
      bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
      bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
      bar.render()
      

  • plotly

    • データフレームを指定して、カラム名を x,y にいれるだけ。簡単！

      long_df = px.data.medals_long()
      fig = px.bar(long_df, x="nation", y="count", color="medal")
      fig.show()
      

まとめ

• データ分析みたいにトライアンドエラーが発生しないならとてもよい。
• トライアンドエラーが発生するなら、ちょっと面倒かもしれない。