利用plotly.express.data 数据包中的gapminder数据进行演示,展示lifeExp 与country随时间year的演化过程,并控制柱状图展示速度
时间: 2023-12-06 11:43:33 浏览: 35
可以使用Python中的`plotly`和`pandas`库来展示这个数据。首先,我们需要导入所需的包:
```python
import pandas as pd
import plotly.express as px
import time
```
然后,我们可以使用`pd.read_csv`函数将`gapminder`数据集读入到Pandas DataFrame中:
```python
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminderDataFiveYear.csv')
```
接下来,我们可以使用`px.bar`函数创建一个柱状图,并使用`animation_frame`参数指定年份:
```python
fig = px.bar(df, x='country', y='lifeExp', color='continent', animation_frame='year')
```
最后,我们可以使用`fig.show()`函数展示图表,并加上一个循环来控制展示速度:
```python
for i in range(len(df['year'].unique())):
fig.frames[i].data[0].marker.opacity = 1
fig.frames[i].data[0].marker.color = fig.frames[i].data[0].marker.color.map(lambda x: 'rgba'+str(x)[3:-1]+',1')
fig.show()
time.sleep(0.1)
```
这样就可以展示柱状图,并控制展示速度了。完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import plotly.express as px
import time
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminderDataFiveYear.csv')
fig = px.bar(df, x='country', y='lifeExp', color='continent', animation_frame='year')
for i in range(len(df['year'].unique())):
fig.frames[i].data[0].marker.opacity = 1
fig.frames[i].data[0].marker.color = fig.frames[i].data[0].marker.color.map(lambda x: 'rgba'+str(x)[3:-1]+',1')
fig.show()
time.sleep(0.1)
```