丢掉Excel，手把手教你用Python做可视化，还能调节动

　　Pine发自凹非寺
　　量子位公众号QbitAI
　　数据可视化动画还在用Excel做？
　　现在一个简单的Python包就能分分钟搞定！
　　而且生成的动画也足够丝滑，效果是酱紫的：
　　这是一位专攻Python语言的程序员开发的安装包，名叫Pynimate。
　　目前可以直接通过PyPI安装使用。
　　使用指南
　　想要使用Pynimate，直接import一下就行。importpynimateasnim
　　输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot（）来创建条形数据动画。
　　而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。time，col1，col2，col320121212013112201421。5320152。523。5
　　具体的代码形式如下：importpandasaspddfpd。readcsv（datacsv）。setindex（time）
　　比如要处理具体的数据，写成代码应该是这样子的。dfpd。DataFrame（｛time：〔19600101，19610101，19620101〕，Afghanistan：〔1，2，3〕，Angola：〔2，3，4〕，Albania：〔1，2，5〕，USA：〔5，3，4〕，Argentina：〔1，4，5〕，｝）。setindex（time）
　　此外，要制作条形数据动画，Barplot还有三个必需的参数得注意：data、timeformat和ipfreq（Interpolationfrequency）。
　　data就是表格的数据，这里也就不再赘述。
　　timeformat是指数据索引的时间日期格式，一般为：Ymd。
　　最后是ipfreq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。
　　一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。
　　举个栗子，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只能生成3帧视频，最终动画也只有324秒。time，col1，col2201213201322201431
　　这时候，ipfreq插值（线性）就开始发挥作用了，如果插值是一个季度，则得出的数据就变成了这样：timecol1col2201201011。003。00201204011。252。75201207011。502。50201210011。752。25201301012。002。00201304012。251。75201307012。501。50201310012。751。25201401013。001。00
　　具体的插值时间间隔为多久，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ipfreqNone。
　　至此，就能生成数据动画了，完整代码如下所示：frommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspdimportpynimateasnimdfpd。DataFrame（｛time：〔19600101，19610101，19620101〕，Afghanistan：〔1，2，3〕，Angola：〔2，3，4〕，Albania：〔1，2，5〕，USA：〔5，3，4〕，Argentina：〔1，4，5〕，｝）。setindex（time）cnvnim。Canvas（）barnim。Barplot（df，Ymd，2d）bar。settime（callbacklambdai，datafier：datafier。data。index〔i〕。year）cnv。addplot（bar）cnv。animate（）plt。show（）
　　这是插值为两天，生成的动画效果。
　　最后还有一个问题，那就是保存动画，有两个格式可以选择：gif或者mp4。
　　保存为动图一般使用：cnv。save（file，24，gif）
　　若要保存为mp4的话，ffmpeg是个不错的选择，它是保存为mp4的标准编写器。pipinstallffmpegpython
　　或者：condainstallffmpeg
　　当然，同样也可以使用Canvas。save（）来保存。cnv。save（file，24，mp4）作者介绍
　　julkar9，PythonFlutter开发人员，研究的方向为数据分析与可视化。
　　小哥表示，Pynimate还会不断更新，目前正在接受大家的反馈，之后还会上线等值区域图等功能。
　　他还开发了一个应用程序：Chatmetry，同样也与数据统计有关，是一个用于创建whatsapp聊天统计数据的机器人应用程序。
　　这个程序可以从导出的聊天中生成各种统计信息，同时支持个人和群组聊天，并且是完全离线的，既不会保存也不会共享。
　　传送门：
　　https：julkaar9。github。iopynimate
　　完
　　量子位QbitAI头条号签约
　　关注我们，第一时间获知前沿科技动态