用pycharm怎么完成

要在PyCharm中完成《数据可视化实验报告》中的任务，可以按照以下步骤进行：

### 1. 环境准备
1. **安装Python**：
- 确保已经安装了Python 3.6或更高版本。可以通过命令 `python --version` 或 `python3 --version` 检查版本。

2. **安装PyCharm**：
- 下载并安装PyCharm社区版或专业版。社区版免费且功能足够完成本实验。

3. **创建项目**：
- 打开PyCharm，选择 `File` -> `New Project`，创建一个新的项目。
- 选择项目的存储位置，并确保选择了正确的Python解释器（Python 3.6+）。

### 2. 安装必要的库
1. **打开终端**：
- 在PyCharm中，点击底部的 `Terminal` 标签，打开终端。

2. **安装所需库**：
- 使用以下命令安装 `pandas` 和 `pyecharts` 库：

     pip install pandas pyecharts

### 3. 读取和预处理数据
1. **读取数据**：
- 使用 `pandas` 读取 `2023年胡润百富榜.xlsx` 文件。

   import pandas as pd

   # 读取Excel文件
   data = pd.read_excel('2023年胡润百富榜.xlsx')

2. **预处理数据**：
- 根据需求对数据进行清洗和预处理。

   # 示例：检查数据
   print(data.head())

### 4. 数据可视化
1. **百富榜单TOP20**：

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

   # 提取TOP20数据
   top_20 = data.head(20)

   # 创建柱状图
   bar = Bar()
   bar.add_xaxis(top_20['姓名'].tolist())
   bar.add_yaxis("财富（亿）", top_20['财富（亿）'].tolist())
   bar.set_global_opts(
       title_opts=opts.TitleOpts(title="百富榜单TOP20"),
       datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()]
   )
   bar.render("top_20.html")

2. **百富榜单人物分析**：

   from pyecharts.charts import Pie, Line

   # 性别占比
   gender_counts = data['性别'].value_counts()
   pie = Pie()
   pie.add("", [list(z) for z in zip(gender_counts.index, gender_counts.values)])
   pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="性别占比"))
   pie.render("gender_ratio.html")

   # 性别年龄段分布
   age_groups = data.groupby(['性别', pd.cut(data['年龄'], bins=range(0, 100, 10))]).size().unstack().fillna(0)
   line = Line()
   line.add_xaxis(age_groups.columns.astype(str).tolist())
   for gender in age_groups.index:
       line.add_yaxis(gender, age_groups.loc[gender].tolist())
   line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="性别年龄段分布"))
   line.render("age_distribution.html")

3. **百富榜单人物地域分布**：

   from pyecharts.charts import Map

   # 地域分布
   city_counts = data['地址'].value_counts().head(10)
   map_chart = Map()
   map_chart.add("人数", [list(z) for z in zip(city_counts.index, city_counts.values)], "china")
   map_chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人物地域分布"))
   map_chart.render("city_distribution.html")

4. **百富榜单排名变化**：

   # 排名变化
   rank_changes = data[['姓名', '排名变化']]
   line = Line()
   line.add_xaxis(rank_changes['姓名'].tolist())
   line.add_yaxis("排名变化", rank_changes['排名变化'].tolist())
   line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="排名变化"))
   line.render("rank_change.html")

5. **百富榜单行业分析**：

   from pyecharts.charts import WordCloud

   # 行业分布
   industry_counts = data['行业'].value_counts()
   wordcloud = WordCloud()
   wordcloud.add("", [list(z) for z in zip(industry_counts.index, industry_counts.values)])
   wordcloud.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="行业分布"))
   wordcloud.render("industry_distribution.html")

### 5. 大屏布局设计
1. **组合图表**：

   from pyecharts.components import Table
   from pyecharts.options import ComponentTitleOpts

   # 创建Table组件
   table = Table()
   headers = ["姓名", "财富（亿）", "性别", "年龄", "公司", "行业", "地址"]
   rows = data[headers].values.tolist()
   table.add(headers, rows)
   table.set_global_opts(
       title_opts=ComponentTitleOpts(title="百富榜单数据表")
   )
   table.render("data_table.html")

   # 组合图表
   from pyecharts.charts import Page

   page = Page()
   page.add(bar, pie, line, map_chart, line, wordcloud, table)
   page.render("final_dashboard.html")

### 6. 结果分析
1. **生成大屏截图**：
- 打开生成的HTML文件，使用浏览器截图工具或截图软件生成大屏截图。

2. **编写结论**：
- 根据生成的大屏和各个子视图，编写详细的结论分析。

### 7. 提交报告
1. **整理报告**：
- 将生成的大屏截图和各个子视图截图插入到实验报告中。
- 编写每个问题的结论分析。

2. **保存并提交**：
- 保存实验报告，并按要求提交给指导教师。

通过以上步骤，你可以在PyCharm中完成《数据可视化实验报告》的任务。希望这对你有所帮助！