原标题：手把手教你用 pyecharts 制作日历图

日历图，是指按照日历的布局，用颜色展现每一天的数据，从而比较直观地看到全年的数据情况。

比如说，下面是一家超市每天销售额数据的日历图，从中可以看出，一月份和二月份的销售相对较低，星期三的销售较好，大多数星期五都没有销售。

因为这些数据是虚拟的，所以这里不展开分析讨论。

在实际工作中，我们应该对业务情况比较熟悉，借助图表等方式，充分挖掘数据背后有价值的信息，并提出有针对性的建议。

下面手把手教你用 pyecharts 来制作日历图，请在 Jupyter Lab 中新建一个 Notebook，然后运行以下代码，其中包含比较详细的注释：

# 数据获取方法，在林骥的公众号后台回复：超市df = pd.read_excel( ‘./data/超市数据.xlsx’)

# 汇总每天销售额daily_sale = df.fillna( 0).pivot_table(values= ‘销售额’, index= ‘订单日期’, aggfunc=sum).fillna( 0)

# 把数据框转变成列表，以便下面绘图时直接调用data = [[str(x)[: 10], round(y/ 10000, 1)] for(x, y) inzip(daily_sale.index, daily_sale.销售额)]

# 绘制日历图c = (# 设置背景、大小和网页标题Calendar(init_opts=opts. InitOpts(bg_color= ‘#00589F’, width= ‘360px’, height= ‘800px’, page_title= “2019年每天销售额”)) .add(# 系列名称“销售额”, # 列表格式的数据data,# 日历组件配置项calendar_opts=opts. CalendarOpts( # 年份range_= “2019”, # 年月日的格式和字体颜色daylabel_opts=opts. CalendarDayLabelOpts(name_map= “cn”, label_color= ‘#FFFFFF’), monthlabel_opts=opts. CalendarMonthLabelOpts(name_map= “cn”, label_color= ‘#FFFFFF’), yearlabel_opts=opts. CalendarYearLabelOpts(label_color= ‘#FFFFFF’), # 日历的位置pos_top= ‘110px’, pos_left= ’80px’, pos_right= ’80px’, pos_bottom= ’60px’, # 日历的方向orient= ‘vertical’),# 提示框显示的数字格式tooltip_opts=opts. TooltipOpts(formatter= ‘{a}<br/>{c}’) ).set_global_opts(# 标题的大小、颜色和位置title_opts=opts. TitleOpts(title= ‘日均销售额’+ ‘%.1f万元’% (daily_sale.销售额.mean/ 10000), title_textstyle_opts=opts. TextStyleOpts(font_size= 26, color= ‘#FFFFFF’), pos_left= ‘center’, pos_top= ’10px’), # 隐藏图例legend_opts=opts. LegendOpts(is_show= False), # 显示工具箱及其位置toolbox_opts=opts. ToolboxOpts(pos_bottom= “30px”,), # 视觉映射的配置visualmap_opts=opts. VisualMapOpts( max_= 7, min_= 0, orient= “horizontal”, is_piecewise= True, pos_bottom= “30px”, pos_left= “center”, textstyle_opts=opts. TextStyleOpts(color= “#FFFFFF”), # 按区间定义好中差，并设置相应的颜色pieces=[{ “min”: 0, “max”: 1, “label”: ‘差’, ‘color’: ‘#CCCCCC’}, { “min”: 1, “max”: 3, “label”: ‘中’, ‘color’: ‘#999999’}, { “min”: 3, “max”: 8, “label”: ‘好’, ‘color’: ‘#5D9BCF’}, ],),)# 输出网页文件.render( “2019年每天销售额.html”) )

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