python用pyecharts分析2017,2018，2019三年的理工类大学的最低录取分数

使用Pyecharts分析2017, 2018, 2019年理工类大学的最低录取分数，首先需要收集并整理这三年的数据，包含大学名称、理工类专业的最低录取分数线以及对应的年份。然后，你可以按照以下步骤进行：

1. **数据导入与清洗**：加载数据，检查并处理缺失值、异常值和格式错误。

import pandas as pd

# 假设df是一个包含数据的DataFrame
data = pd.read_csv('university_scores.csv')
data = data[data['Year'].isin([2017, 2018, 2019]) & data['Subject'] == '理工']

2. **数据可视化**：使用Pyecharts创建柱状图或堆积柱状图，展示每年的最低录取分数分布。

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

chart = (
    Bar()
    .add_xaxis(data['University'])  # 学校名称
    .add_yaxis('最低录取分数', data.groupby('Year')['Score'].min(), is_stack=True)  # 年份和最低分
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top"))  # 设置标签位置
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='理工类大学最低录取分数'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='大学'))
)
chart.render('理工类大学录取分数对比.html')  # 保存图表

3. **交互式分析**：如果想让图表更易查看趋势，可以添加滑动条或下拉菜单来切换年份。

from pyecharts.components import RangeSlider, DropDown

slider = RangeSlider(width=400, height=20, orient='horizontal', data=data['Year'].unique())
dropdown = DropDown(values=['2017', '2018', '2019'], selected_values=[2017, 2018, 2019])

# ...在图表上应用交互组件