1.读取excel中区域商品订单量数据 3.使用Pyecharts对区域订单量数据进行可视化展示

首先，我们需要安装 Pyecharts 和 Pandas 库。

安装 Pyecharts：

pip install pyecharts

安装 Pandas：

pip install pandas

接下来，我们可以使用 Pandas 读取 Excel 文件中的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件的路径，`Sheet1` 是我们要读取的工作表名。请根据实际情况修改。

读取数据后，我们可以使用 Pyecharts 绘制地图来展示区域订单量数据。

以下是一个简单的示例代码：

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

# 获取区域名称和订单量数据
data = list(zip(df['区域'], df['订单量']))

# 绘制地图
map_chart = Map()
map_chart.add("", data, "china")
map_chart.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="区域订单量分布图"),
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(df['订单量']))
)
map_chart.render("map.html")

其中，`df['区域']` 和 `df['订单量']` 分别是 Excel 文件中的区域名称和订单量数据列。`data` 是一个列表，每个元素是一个二元组，表示一个区域的名称和订单量数据。`map_chart.add("", data, "china")` 表示将数据添加到地图上，其中 `""` 表示图例的名称，`"china"` 表示要绘制的地图类型（这里是中国地图）。`map_chart.set_global_opts()` 方法用于设置图表的全局配置，包括标题和视觉映射。最后，使用 `map_chart.render("map.html")` 方法将图表保存为 HTML 文件。

运行以上代码，即可生成一个地图，展示区域订单量数据的分布情况。