娱乐圈排行榜动态条形图绘制

时间:2022-07-24
本文章向大家介绍娱乐圈排行榜动态条形图绘制，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

一、先看下绘制好的动态条形图

图1 娱乐圈男明星排行榜动态条形图

数据来源：123粉丝网

图1是用第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)的数据绘制的动态条形图。我是爬虫爬下来的数据，如果不想爬虫可直接到公众号中回复"娱乐圈排行榜条形图"，即可获取数据。

二、绘制动态条形图代码分步解析

1 导入库并加载数据

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import concat
import os

os.chdir(r"F:微信公众号Python21.娱乐圈排行榜2.绘制动图条形图")  # 修改当前程序操作的路径
star_man = pd.read_csv("star_man.csv")  #读取数据
star_man = star_man.iloc[1:,:]          #去除第一行无用数据

代码解析：

import: 加载绘图库、数据处理库、文件路径管理库;

os.chdir: 设置python的工作路径，可以替换成你的路径;

star_man: 读取男明星排行榜数据;

2 按前10名出现的次数给男演员分配颜色

#找到各期前10名的男演员名字
period  = sorted(list(star_man.period_num.drop_duplicates().values))  #找出所有期数
all_data = []  #构造存放所有数据的空列表
for i in period:
    data = star_man[star_man.period_num==i]  #取出某一期的数据
    data1 = data.iloc[0:9,:]  #取改期数据的前10名信息
    all_data.append(data1)    #把取出的信息存放到列表中
all_data_1 = concat(all_data)  #把列表中存放的数据框连接成一个数据框
#统计出现次数
all_data_1.name.value_counts()

代码解析：

period: 找出所有期数去重,并按从小到大排序;

all_data: 构造存放所有数据的空列表;

for: 构造循环取出每期前10名的信息;

all_data_1: 用concat函数把列表中存放的数据框连接成一个数据框(列表中不仅能存单个元素还可以存数据框);

value_counts(): 统计男演员在前10名中出现的次数;

注：颜色分配是绘制动态条形图的关键，本文按照在前10名中出现次数分配颜色，出现次数越多，给的颜色越深,标注颜色并无其它含义。

得到结果：

3 绘制单个条形图

# 图形设置
plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 50)     # 图像显示大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 防止中文标签乱码，还有通过导入字体文件的方法
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 0.8         # 设置曲线线条宽度

#绘制单个人的图形
person_num = 10  #绘制person_num个人的条形图
data = star_man[star_man.period_num==538]  #取某一期(538)的数据
data1 = data.iloc[0:person_num,:].sort_values(by = 'popularity_value', ascending = True) #取person_num个人的数据绘制条形图
name_color = pd.read_csv("name_color1.csv",encoding = 'gbk')        #控制每个人绘图的颜色
colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left',  on = 'name')  #控制当前这一期的颜色
colors_1 = list(colors_0.color.values)                              #取出对应的颜色
plt.barh(data1.name, data1.popularity_value, height=0.5, color=colors_1, alpha=1)  #从下往上画
plt.xlim(min(data1.popularity_value),max(data1.popularity_value)*1.05)  #设置x轴的范围
plt.xlabel("人气值")  #给x轴加说明
title = '第'+str(int(data1.period_num[1]))+'期娱乐圈男星排行榜'  #构造图片标题
plt.title(title, fontsize=18)  #给条形图添加标题  
plt.annotate(str(int(data1.end_time[1])), xy=(max(data1.popularity_value)*0.88, 1), xytext=(max(data1.popularity_value)*0.9, 1),color="r",weight="bold",
             arrowprops=dict(arrowstyle='-',connectionstyle='arc3',color='red'),bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.4),
            fontsize=15)  #添加数据截止统计日期
for x, y in enumerate(data1.popularity_value):  #添加名字
    plt.text(y + 10, x - 0.1 , '%s' % colors_0.name[x],fontweight='heavy')
plt.show()

代码解析：

plt.rcParams: 设置图形的参数;

person_num: 确定每期绘制的人数;

data: 取出538期排行榜的数据;

data1: 取出前person_num个人的信息，并按人气值排序;

name_color: 读取根据前10名出现次数分配的颜色;

colors_0: 根据分配的颜色，给出当前期绘制颜色;

plt.barh: 绘制横向条形图;

plt.xlim: 设置x轴的范围;

plt.annotate:添加图形右下角截止统计日期，其中str是添加的文字内容，xy是箭头的位置，xytext是文字的位置，bbox是添加边框;

for x, y:添加人名;

得到结果：

图2 娱乐圈男明星第538期排行榜条形图

数据来源：123粉丝网

三、绘制动态条形图整合代码

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import concat
import os

os.chdir(r"F:微信公众号Python21.娱乐圈排行榜2.绘制动图条形图")                   # 修改当前程序操作的路径
star_man = pd.read_csv("star_man.csv")
star_man = star_man.iloc[1:,:]
period  = sorted(list(star_man.period_num.drop_duplicates().values))
#找到各期前15名的男演员名字
all_data = []
for i in period:
    data = star_man[star_man.period_num==i]
    data1 = data.iloc[0:14,:]
    all_data.append(data1)
all_data_1 = concat(all_data)

# 图形设置
plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 50)     # 图像显示大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 防止中文标签乱码，还有通过导入字体文件的方法
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 0.8         # 设置曲线线条宽度
for i in period:
    person_num = 10              #绘制person_num+1个人的图像
    data = star_man[star_man.period_num==i]    #取某一期的数据
    data1 = data.iloc[0:person_num,:].sort_values(by = 'popularity_value', ascending = True) #取person_num+1个人的数据绘制条形图
    name_color = pd.read_csv("name_color1.csv",encoding = 'gbk')        #控制每个人绘图的颜色
    colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left',  on = 'name')  #控制当前这一期的颜色
    colors_1 = list(colors_0.color.values)                              #取出对应的颜色
    plt.clf()  # 清除之前画的图
    plt.barh(data1.name, data1.popularity_value, height=0.5, color=colors_1, alpha=1)      #从下往上画
    plt.xlim(min(data1.popularity_value),max(data1.popularity_value)*1.05)
    plt.xlabel("人气值")
    title = '第'+str(int(max(data1.period_num)))+'期娱乐圈男星排行榜'
    plt.title(title, fontsize=18)
    plt.annotate(str(int(max(data1.end_time))), xy=(max(data1.popularity_value)*0.88, 1), xytext=(max(data1.popularity_value)*0.9, 1),color="r",weight="bold",
                 arrowprops=dict(arrowstyle='-',connectionstyle='arc3',color='red'),bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.4),
                fontsize=15)
    for x, y in enumerate(data1.popularity_value):  #添加名字
        plt.text(y + 10, x - 0.1 , '%s' % colors_0.name[x],fontweight='heavy')
    plt.pause(0.4)     # 设置暂停时间，太快图表无法正常显示
plt.ioff()    # 关闭画图的窗口，即关闭交互模式
plt.show()    # 显示图片，防止闪退

代码解析：

plt.clf()：清除之前画的图，避免在一张图上画两个图;

plt.pause：每隔0.4秒展示一张图。

注：该代码只是在绘制单个条形图代码的基础上，用循环把所有图每隔一个很短的时间展示出来，给人一种动图的效果。

本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到的结果，如有问题请指正。若想获取文中所有可直接执行的代码和数据，可在公众号中回复"娱乐圈排行榜条形图"，即可免费获取。如对代码有疑问，可以到公众号中私信我。

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