近十年全球宫颈癌人数pyecharts数据可视化动态时间轮播图代码

以下是一个简单的示例代码，它使用pyecharts创建了一个基于时间轴的动态可视化图表，其中显示了近十年全球宫颈癌人数的趋势。请注意，你需要使用自己的数据集替换示例中的数据。

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline

# 读取数据集
data = pd.read_csv("宫颈癌人数数据集.csv")

# 提取年份及对应的人数
years = data['年份'].unique().tolist()
bar_data = []
for year in years:
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(data[data['年份']==year]['国家'].tolist())
        .add_yaxis("", data[data['年份']==year]['人数'].tolist())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}年全球宫颈癌人数".format(year)))
    )
    bar_data.append(bar)

# 创建时间轮播图
timeline = (
    Timeline()
    .add_schema(play_interval=1000)
    .add(*bar_data)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts("近十年全球宫颈癌人数趋势"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    )
)

# 生成HTML文件
timeline.render("宫颈癌人数动态时间轮播图.html")

该代码将数据集中的年份和对应的人数提取出来，并使用pyecharts的Bar图表和Timeline时间轮播图创建了动态可视化图表。你可以根据自己的需求修改代码以适应你的数据集。