两年前在 B 站上看到了一个宝藏 up 主，名叫 "Jannchie见齐"，专门做动态条形图样式的数据可视化。
做出的效果还是很不错的，但工具使用的是 JS，不是 Python。于是尝试搜索了一下，看看 Python 有没有相关的库，也能轻松做出动态条形图的效果。幸运的是还真有相关的库，叫 bar_chart_race，那么下面就来看看它的用法。
老规矩，使用之前先安装，直接 pip install bar-chart-race 即可。
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
# 如果出现SSL错误, 则全局取消证书验证
"""
import ssl
ssl._create_default_https_context = \
ssl._create_unverified_context
"""
# 获取数据
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 生成 GIF 图像
bcr.bar_chart_race(df, "covid19_horiz.gif")我们看到代码非常简单，就是将数据转成 pandas 的 DataFrame，然后调用 bar_chart_race 即可生成 GIF 图像。
整体还是不错的，然后重点来看一下数据：
其中表头就是 GIF 图表中 Y 轴的部分，但要注意的是，我们的图表是随时间不断变化的，所以在生成 DataFrame 的时候必须将 date 字段设置为索引。然后数据随着时间不断变化，条形图之间会根据数据的大小进行排序。
当然了，以上只是默认生成的，bar_chart_race 里面还有很多的参数，我们来看一下。
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
bcr.bar_chart_race(df, "covid19_horiz.gif",
orientation='v')
我们看到为了避免文字发生重叠，自动倾斜了，所以还是比较人性化的。
排序方式默认为降序，也可以指定为升序。
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 设置排序方式
bcr.bar_chart_race(df, "covid19_horiz.gif",
sort='asc')
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 设置最多能显示的条目数，这里最多显示 6 条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
n_bars=6)
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 选取如下 5 个国家的数据
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
fixed_order=['Iran', 'USA', 'Italy',
'Spain', 'Belgium'])
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 设置数值的最大值，固定数值轴
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
fixed_max=True)
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 图像帧数：数值越小，越不流畅；越大，越流畅
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
steps_per_period=3)
可以看到，动图变得不流畅了。
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 设置帧率为 200ms，总共 20 帧
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
steps_per_period=20,
period_length=200)
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
interpolate_period=True)
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv', index_col=["date"])
"""
figsize: 设置画布大小，默认 (6, 3.5)
dpi: 图像分辨率，默认 144
label_bars: 显示柱状图的数值信息，默认为 True；
指定为 False 则不显示；指定为字典，则自定义显示属性
period_label: 显示时间标签信息，默认为 True；
指定为 False 则不显示；指定为字典，则自定义显示属性
period_fmt: 设置日期格式
title: 图表标题
title_size: 标题字体大小
shared_fontdict: 全局字体属性，例如
{'family': 'Helvetica', 'weight': 'bold',
'color': 'rebeccapurple'}
"""
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', figsize=(5, 3),
dpi=100, label_bars=False,
period_label={'x': .99, 'y': .1,
'ha': 'right',
'color': 'red'},
title='COVID-19 Deaths by Country')
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# bar_kwargs：条形图属性
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
bar_kwargs={'alpha': .2,
'ec': 'black',
'lw': 3})
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体，否则无法显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Sans GB'] # Mac
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv', index_col=["date"])
def summary(values, ranks):
# 动态文本的内容
"""
values 为 df 的每一行（Series），例如
Belgium 1143.0
China 3326.0
France 6520.0
Germany 1275.0
Iran 3294.0
Italy 14681.0
Netherlands 1490.0
Spain 11198.0
USA 7418.0
United Kingdom 3611.0
Name: 2020-04-03, dtype: float64
ranks 则是针对 values 的值进行了排名，例如
Belgium 1.0
China 5.0
France 7.0
Germany 2.0
Iran 4.0
Italy 10.0
Netherlands 3.0
Spain 9.0
USA 8.0
United Kingdom 6.0
Name: 2020-04-03, dtype: float64
"""
all_people = int(values.sum())
ranks_country = ranks.sort_values().index
s = (f'总死亡人数：{all_people}，'
f'死亡人数最多的国家：{ranks_country[-1]}，'
f'死亡人数最少的国家：{ranks_country[0]}')
# 设置文本位置、数值、大小、颜色等
return {'x': .99, 'y': .05, 's': s,
'ha': 'right', 'size': 8}
# 添加文本
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
period_summary_func=summary)
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
# 设置垂直条数值，分位数
def func(values, ranks):
return values.quantile(.9)
# 添加垂直条
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
perpendicular_bar_func=func)
import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv',
index_col=["date"])
"""
# 具体有哪些颜色，可以通过如下方式查看
from bar_chart_race._colormaps import colormaps
print(list(colormaps.keys()))
"""
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif',
cmap="plotly3")
以上就是绝大部分配置，当然源码中注释写的也比较详细，可以点进去看一下。
