二分钟三个工具四行代码实现数据可视化

引言

趁着十一假期的最后一天，先抛个引子展示一下利用Python实现数据的可视化工作是如此地容易和让人兴奋，具体详细的步骤后面慢慢展开来写。本文涉及两个Python第三方库和一个直接上手的网页版Python编程环境。

环境工具

1. gopup

通过 pip install gopup 安装，官网介绍GoPUP 支持Python 3.7+，旨在使获取数据尽可能方便，主要用于学术研究目的。这样就不用为了获取数据而苦苦的去调试爬虫，通常等动态网页的爬虫调试通，拿到数据之后，我都忘了初心，不知道当初拿数据要干什么。

2. pivottablejs

通过 pip install pivottablejs 安装， 这个库是个被严重低估的可视化库，简单说通过它，在网页上简单拖拽几下，就可以把 dataframe的二维数据给画出来，什么饼状，柱状，折线图的绘制根本不在话下。相比mathplotlib ，plotly，seaborn这些库来说，不用写代码，不能参数配置，好用到哭。

3. https://colab.research.google.com/

Colaboratory 是一个谷歌提供的Jupyter notebook环境， 不需要进行任何设置就可以使用，最牛逼的地方是可以用pip命令随意安装任何第三方Python库，对于喜欢尝鲜又不想把自己电脑塞得满满的同学来说，来一场说run就run的代码之旅，简直不要太爽。更要命的是在这开发环境里，我目前还没遇到过安装不上的Python第三方库，以前碰到要单独安装whl文件的时候，差点要放弃。

案例演示

Talk is cheap, show me the code.

以可视化的方式一起看下2022-10-07影院的电影票房数据。我们看到《万里归途》以216万元的单日票房独占鳌头。

!pip install gopup
import gopup as gp
df_index = gp.day_boxoffice(date="2022-10-07")
# print(df_index)

pivot_cht_html(df_index,'data.html')