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【數據可視化-104】安徽省2025年上半年GDP數據可視化分析：用Python和Pyecharts打造炫酷大屏

• • @[TOC](【數據可視化-104】安徽省2025年上半年GDP數據可視化分析：用Python和Pyecharts打造炫酷大屏)
  • 一、引言
  • 二、數據概覽
  • 三、可視化目標
  • • 3.1 創建柱狀圖 - GDP總量
    • 3.2 創建折線圖 - 名義增長率
    • 3.3 創建地圖 - GDP總量
    • 3.4 創建詞云圖 - 增量地區
  • 四、可視化大屏
  • 五、可視化結果分析
  • 六、進一步分析
  • 七、結論

一、引言

在數據分析領域，如何將枯燥的數據轉化為直觀、吸引人的圖表，是每個數據分析師都需要掌握的技能。今天，我們將使用Python和Pyecharts庫，對2025年上半年安徽省各市的GDP數據進行可視化分析。通過柱狀圖、折線圖、地圖和詞云圖等多種圖表類型，我們將數據的多維度特征展現得淋漓盡致。

公眾號有更全的數據可視化內容，詳細資料可以添加博主微信公眾號，公眾號名稱：NLP隨手記

二、數據概覽

我們的數據包含了安徽省16個市在2025年上半年的GDP表現，以及與2024年同期的對比。數據字段包括地區、2025年上半年GDP、2024年同期GDP、增量和名義增長率。

三、可視化目標

我們的目標是創建一個動態的、可交互的可視化大屏，展示各市GDP的總量、名義增長率、安徽省GDP地圖以及增量地區的詞云圖。整個大屏將以黑色為背景，使用多種顏色來增強視覺效果，讓人有一種視覺上的沖擊，首先加載數據，代碼如下。

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line, Map, WordCloud, Page
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeTypedf = pd.read_excel("2025年安徽省上半年GDP數據.xlsx)

3.1 創建柱狀圖 - GDP總量

bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK)).add_xaxis(df["地區"].tolist()).add_yaxis("GDP總量", df["2025年上半年"].tolist(), color="#ffcc00").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市GDP總量"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="億元"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=7000),)
)

3.2 創建折線圖 - 名義增長率

line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK)).add_xaxis(df["地區"].tolist()).add_yaxis("名義增長率", df["名義增長率(%)"].tolist(), color="#00ccff").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市名義增長率"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="%"),)
)

3.3 創建地圖 - GDP總量

map_chart = (Map(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK)).add("", [[z, y] for z, y in zip(df["地區"], df["2025年上半年"])], "安徽").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市GDP地圖"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=7000),)
)

3.4 創建詞云圖 - 增量地區

wordcloud = (WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#0d0d0d", theme=ThemeType.DARK)).add("", [list(z) for z in zip(df["地區"], df["增量"].tolist())], word_size_range=[20, 100]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年上半年安徽省各市GDP增量詞云圖"))
)

四、可視化大屏

page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, page_title="2025年上半年安徽省各市GDP數據可視化分析")
page.add(bar, line, map_chart, wordcloud)
page.render("anhui_gdp_visualization.html")

五、可視化結果分析

運行上述代碼后，將生成一個名為“anhui_gdp_visualization.html”的文件。打開這個文件，你將看到一個動態的、可交互的可視化大屏，展示了安徽省各市的GDP總量、名義增長率、安徽省GDP地圖以及增量地區的詞云圖。

• GDP總量柱狀圖：使用明亮的黃色，直觀地展示了各市的經濟規模。柱狀圖的高度直接反映了GDP的總量，使得經濟實力一目了然。
• 名義增長率折線圖：使用清新的藍色，展示了各市經濟增長的速度。折線的起伏揭示了經濟增長的動態變化，幫助我們識別增長最快和最慢的地區。
• GDP安徽省地圖：通過地圖的形式，直觀地展示了安徽省各市的GDP分布情況，顏色深淺反映了GDP的高低。
• 增量地區的詞云圖：通過詞云的形式，直觀地展示了各市GDP增量的大小，詞的大小反映了增量的多少。

六、進一步分析

除了上述四個維度，我們還可以進一步分析以下兩個維度：

1. 增量與增長率的關系：通過散點圖展示各市GDP增量與名義增長率之間的關系，可以分析增量大的地區是否增長率也高，或者是否存在增量小但增長率高的地區。

2. 地區經濟規模與增長率的分布：通過箱型圖展示不同經濟規模地區的增長率分布，可以分析經濟規模對增長率的影響，是否經濟規模較大的地區增長率較低，或者相反。

通過這些分析，我們可以更全面地理解安徽省各市的經濟狀況，為政策制定和經濟規劃提供數據支持。

七、結論

通過這次實踐，我們不僅將枯燥的GDP數據轉化為了生動的圖表，還通過顏色和布局的精心設計，增強了圖表的視覺效果。這樣的可視化大屏不僅適用于數據分析報告，也可以用于商業演示或教育展示，幫助觀眾更好地理解和記憶數據。

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