3.2数据分析与可视化课件华东师大版（2020）高中信息技术必修1

第二节数据可视化

第三章数据处理与应用数据采集数据整理数据可视化1、获取网页2、解析网页3、保存数据1、检测与处理重复值(drop_duplicates)2、检测与处理缺失值(dropna)

水（立方米）燃气（立方米）一月1423二月1621三月1718四月1617五月1817六月2018七月2320八月2121九月2019十月1818十一月1618十二月1622某家庭一年中水和燃气的使用量（表格、图形）哪种方式能更直观地反映水和燃气的使用情况？数据可视化是将数据以图形化方式呈现，从而能够清晰、有效地传达与沟通信息。与表格和文字相比，用图形方式展示数据的特征，能够更准确地表示数据的分布情况，便于人们有效地分析和理解数据。

水（立方米）燃气（立方米）一月1423二月1621三月1718四月1617五月1817六月2018七月2320八月2121九月2019十月1818十一月1618十二月1622若要将表格转化为图形，可以使用哪些基本工具？电子表格软件(Excel)编程语言(Python)电子表格软件——Excel打开桌面上的“数据可视化_素材”文件夹根据要求，将表格转化为合适的图表操作步骤：选中数据

“插入”选项卡

图表右下角扩展选项卡

选择对应的图表类型电子表格软件——Excel例1_某区图书馆附近一天的共享单车流量

反映变化趋势

折线图例2_7到10月某区图书馆站点共享单车租赁情况

反映分布状态

柱形图例3_共享单车四季租赁情况

反映占比

饼图常用的图表类型：折线图柱形图饼图添加图表元素操作步骤：选中图表

点击右上角的绿色➕

勾选想要添加的图表元素数据可视化的基本工具电子表格软件的数据可视化直观、易用，但是对于大量数据可视化的实现比较困难当数据量较大时，可以使用编程语言(Python)进行数据可视化Python——导入库importpandasaspddf=pd.read_csv(r‘数据源所在完整地址’,encoding=‘ANSI’)importmatplotlib.pyplotasplt#pyplot库所提供的函数可以快速绘制图形，并能使用标签进行修饰折线图折线图是由若干个点连成的直线每个点都是由横纵两个坐标构成的plt.plot(横坐标,纵坐标)plt.show()横坐标/纵坐标添加图表元素plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]#黑体显示中文plt.title('某区图书馆附近一天的共享单车流量')plt.xlabel('小时')#添加x轴标题plt.ylabel('总计')

#添加y轴标题plt.xticks(range(24))#改变x轴刻度柱状图plt.bar(横坐标,纵坐标)plt.show()饼图labels=‘春季’,‘夏季’,‘秋季’,‘冬季’plt.pie(df[‘数量’],labels=labels,autopct=‘%.1f%%’)Autopct字段%d%%整数百分比%.1f一位小数%.1f%%一位小数百分比%.2f%%两位小数百分比数据可视化——核心代码类型核心代码折线图Plt.plot(横坐标,纵坐标)柱状图Plt.bar(横坐标,纵坐标)饼图Plt.pie(x,labels,autopct)数据可视化——图表元素图表元素代码添加标题Plt.title()添加x轴标题Plt.xlabel()添加y轴标题Plt.ylabel()修改x