數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)詳情_ 數(shù)據(jù)_中國政府網(wǎng)

import pandas as pd
data = pd.read_excel('GDP.xls')

data

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

gdp?= data[['統(tǒng)計時間', '國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）']].sort_values(by='國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）', ascending=True)

bar = Bar()
bar.add_xaxis(gpd['統(tǒng)計時間'].values.tolist())
bar.add_yaxis("", gdp['國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）'].values.tolist())
bar.reversal_axis()
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="統(tǒng)計時間", subtitle=""),
?????????????????? xaxis_opts=opts.AxisOpts(
??????????????? axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} /億")
??????????? ),)
bar.render_notebook()

from pyecharts.charts import Line

year_str = [i for i in data['統(tǒng)計時間']]
c = (
??? Line()
??? .add_xaxis(year_str)
??? .add_yaxis("國內(nèi)生產(chǎn)總值季度累計同比增長",? data['國內(nèi)生產(chǎn)總值季度累計同比增長（%）'], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
??? .add_yaxis("第一產(chǎn)業(yè)增加值季度累計同比增長（%）",? data['第一產(chǎn)業(yè)增加值季度累計同比增長（%）'], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
??? .add_yaxis("第二產(chǎn)業(yè)增加值季度累計同比增長（%）",? data['第二產(chǎn)業(yè)增加值季度累計同比增長（%）'], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
??? .add_yaxis("第三產(chǎn)業(yè)增加值季度累計同比增長（%）",? data['第三產(chǎn)業(yè)增加值季度累計同比增長（%）'], areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
??? .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-面積圖"))
???
)
c.render_notebook()

?from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line
year_str = [i for i in data['統(tǒng)計時間']]
c = (
??? Line()
??? .add_xaxis(year_str)
??? .add_yaxis("第一產(chǎn)業(yè)增加值（億元）", data['第一產(chǎn)業(yè)增加值（億元）'])
??? .add_yaxis("第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）", data['第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）'])
??? .add_yaxis("第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）", data['第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）'])
??? .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例"))
)
c.render_notebook()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的国内生产总值(GDP)数据可视化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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