利用python对云南省能源消费结构进行数据分析及可视化

好的，下面是一个简单的例子，展示如何使用Python对云南省能源消费结构进行数据分析及可视化：

1. 数据获取和预处理

首先，我们需要获取云南省能源消费结构的数据。这里以国家统计局的数据为例，使用pandas库进行数据处理。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('energy_consumption_yunnan.csv')

# 删除不需要的列
data = data.drop(['地区', '行业'], axis=1)

# 按能源类型对数据进行分组求和
data = data.groupby('能源类型').sum().reset_index()

# 计算总能源消费量
total = data['能源消费量'].sum()

# 计算能源消费量占比
data['占比'] = data['能源消费量'] / total

# 打印数据
print(data)

2. 饼图展示能源消费结构

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建饼图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(data['占比'], labels=data['能源类型'], autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加标题
ax.set_title('云南省能源消费结构')

# 显示图像
plt.show()

3. 柱状图展示能源消费量

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(data['能源类型'], data['能源消费量'])

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('能源类型')
ax.set_ylabel('能源消费量（万吨标准煤）')
ax.set_title('云南省能源消费量')

# 显示图像
plt.show()

4. 折线图展示能源消费量变化趋势

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('energy_consumption_yunnan.csv')

# 删除不需要的列
data = data.drop(['地区', '能源类型'], axis=1)

# 按年份对数据进行分组求和
data = data.groupby('年份').sum().reset_index()

# 创建折线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data['年份'], data['能源消费量'], 'o-', linewidth=2)

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('年份')
ax.set_ylabel('能源消费量（万吨标准煤）')
ax.set_title('云南省能源消费量变化趋势')

# 显示图像
plt.show()

综上所述，这是一个简单的例子，展示了如何使用Python对云南省能源消费结构进行数据分析及可视化。当然，如果需要更深入的分析，还需要进行更多的数据处理和统计分析。