echarts python 获取csv数据 日历热力图

要使用 Echarts Python 绘制日历热力图，需要先获取 CSV 数据，并将其处理成适合绘制日历热力图的格式。下面是一个简单的例子，展示如何使用 Pandas 获取 CSV 数据，并将其处理成适合绘制日历热力图的格式：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")

# 将日期转换成字符串格式
df['date'] = df['date'].astype(str)

# 将数据按照日期分组，并计算每天的数量
data = df.groupby('date').size().reset_index(name='count')

# 将日期字符串转换成日期格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 将日期转换成 Echarts 日历热力图所需的格式
calendar_data = [[str(data['date'][i].date()), data['count'][i]] for i in range(len(data))]

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 读取 CSV 文件，并将日期转换成字符串格式。然后，我们按照日期分组，并计算每天的数量。接着，我们将日期字符串转换成日期格式，并将日期转换成 Echarts 日历热力图所需的格式。最后，我们将数据存储在 `calendar_data` 变量中，以便后续使用。

接下来，我们使用 Echarts Python 绘制日历热力图。下面是一个简单的例子：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Calendar

calendar = Calendar()
calendar.add("", calendar_data, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2021"))
calendar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="Calendar Heatmap"),
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
        max_=10, min_=0, orient="horizontal", is_piecewise=True
    ),
)
calendar.render("calendar_heatmap.html")

在上面的代码中，我们首先创建一个日历热力图实例，并使用 `add` 方法添加数据。`calendar_opts` 参数用于设置日历热力图的属性，例如日期范围。然后，我们使用 `set_global_opts` 方法设置全局属性，例如标题和视觉映射。最后，我们将日历热力图保存为 HTML 文件。

你可以根据自己的需求修改数据和图表属性，以及使用 Echarts Python 绘制其他类型的图表。