急救急救pandas问题急急急

朱宝恒

如题，参加python比赛，在论坛朋友的帮助下本来已经写好了，但是比赛说不让用pandas库，我已经写好了，想用泡菜保存为本地二进制文件，但还是不行，还有两天交稿，有没有抢救的方法

1. #import pandas as pd
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. import matplotlib.ticker as ticker
   
4. import matplotlib.animation as animation
   
5. import random
   
6. import pickle
   
7. import easygui as g
   
8. import os
   
9. 
   
10. '''def get_pandafile(name):
    
11.     data0 = pd.read_excel(name, sheet_name='Sheet1',
    
12.                           usecols=['大名称', '小名称', '日期', '累计确诊'])
    
13.     pickle_file = open('%s.pkl'% name, 'wb')
    
14.     pickle.dump(data0, pickle_file)
    
15.     pickle_file.close()'''
    
16. 
    
17. 
    
18. def randomcolor():
    
19.     colorlist = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
    
20.     color = ''
    
21.     for i in range(6):
    
22.         color += random.choice(colorlist)
    
23.     return '#' + color
    
24. 
    
25. 
    
26. def get_colordict():
    
27.     area_list1 = set(df['小名称'])
    
28.     color_list = []
    
29.     for i in range(len(area_list1)):
    
30.         str_1 = randomcolor()
    
31.         color_list.append(str_1)
    
32.         str_1 = randomcolor()
    
33.     area_list2 = [i for i in area_list1]
    
34. 
    
35.     color_dict = dict(zip(area_list2, color_list))
    
36.     return color_dict
    
37. 
    
38. 
    
39. def load_data(name):
    
40.     pickle_file = open('%s.pkl' % name, 'rb')
    
41.     pdfile = pickle.load(pickle_file)
    
42.     return pdfile
    
43. try:
    
44.     choices = ['绘制中国新冠疫情动态图','世界各国新冠肺炎疫情动态图']
    
45.     reply = g.choicebox('请选择需要绘制的图像', choices = choices)
    
46.     #get_pandafile('世界各国新冠肺炎疫情.xlsx')
    
47.     #get_pandafile('中国省份新冠肺炎疫情.xlsx')
    
48.     #print('(输入1绘制中国疫情动态图，输入2绘制世界疫情动态图)')
    
49.     #a = input('请选择需要绘制的图像:')
    
50.     if reply=='绘制中国新冠疫情动态图':
    
51.         name = '中国省份新冠肺炎疫情.xlsx'
    
52.     elif reply=='世界各国新冠肺炎疫情动态图':
    
53.         name = '世界各国新冠肺炎疫情.xlsx'
    
54.     df = load_data(name)
    
55. except NameError as reason:
    
56.     g.msgbox('谢谢使用')
    
57.     os._exit(0)
    
58. 
    
59. colorlist = get_colordict()
    
60. fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
    
61. 
    
62. colors = dict(zip(
    
63.     ['India', 'Europe', 'Asia', 'Latin America', 'Middle East', 'North America', 'Africa'],
    
64.     ['#adb0ff', '#ffb3ff', '#90d595', '#e48381', '#aafbff', '#f7bb5f', '#eafb50']
    
65. ))
    
66. group_lk = df.set_index('大名称')['小名称'].to_dict()
    
67. 
    
68. 
    
69. def draw_barchart(current_day):
    
70.     dff = df[df['日期'].eq(current_day)].sort_values(by='累计确诊', ascending=True).tail(10)
    
71.     ax.clear()
    
72.     plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    
73.     ax.barh(dff['小名称'], dff['累计确诊'], color=[colorlist[x] for x in dff['小名称']])
    
74.     dx = dff['累计确诊'].max() / 200
    
75.     for i, (value, name) in enumerate(zip(dff['累计确诊'], dff['大名称'])):
    
76.         ax.text(value - dx, i, name, size=14, weight=600, ha='right', va='bottom')
    
77.         ax.text(value - dx, i - .25, group_lk[name], size=10, color='#444444', ha='right', va='baseline')
    
78.         ax.text(value + dx, i, f'{value:,.0f}', size=14, ha='left', va='center')
    
79.     ax.text(1, 0.4, current_day, transform=ax.transAxes, color='#777777', size=46, ha='right', weight=800)
    
80.     ax.text(0, 1.06, '累计人数', transform=ax.transAxes, size=12, color='#777777')
    
81.     ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))
    
82.     ax.xaxis.set_ticks_position('top')
    
83.     ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12)
    
84.     ax.set_yticks([])
    
85.     ax.margins(0, 0.01)
    
86.     ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-')
    
87.     ax.set_axisbelow(True)
    
88.     ax.text(0, 1.12, '新冠疫情累计确诊人数',
    
89.             transform=ax.transAxes, size=24, weight=600, ha='left')
    
90.     ax.text(1, 0, 'by二中朱宝恒', transform=ax.transAxes, ha='right',
    
91.             color='#777777', bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
    
92.     plt.box(False)
    
93. 
    
94. 
    
95. month_day = [0, 31, 29, 31, 30, 31, 30]
    
96. 
    
97. 
    
98. def all_day(start, end):
    
99.     days = []
    
100.     cur_day = start
     
101.     while cur_day < end:
     
102.         mon = (cur_day // 100) % 100
     
103.         if cur_day % 100 == month_day[mon]:
     
104.             cur_day = 20200000 + (mon + 1) * 100 + 1
     
105.         else:
     
106.             cur_day += 1
     
107.         days.append(cur_day)
     
108.     return days
     
109. 
     
110. 
     
111. days = all_day(20200122, 20200608)
     
112. 
     
113. if __name__ == '__main__':
     
114.     draw_barchart(20200607)
     
115.     animator = animation.FuncAnimation(fig, draw_barchart, frames=days)
     
116.     plt.show()

复制代码

Twilight6

numpy 呢？

朱宝恒

numpy可以

朱宝恒

有没有人啊
快来救救孩子啊

rsj0315

我看代码中pd主要是读取excel和选择列，是不是可以用openpyxl去替代这些啊。
不知道效率会不会慢一些

rsj0315

rsj0315 发表于 2020-7-1 07:52
我看代码中pd主要是读取excel和选择列，是不是可以用openpyxl去替代这些啊。
不知道效率会不会慢一些

这个就回到我最开始纠结的问题上。
pandas直接输出series和dataframe，可以直接用plt画图。

openpyxl只会输出列表里。和plt结合起来不会，而且输出的列表，遍历起来也挺费劲的。