Python使用pyecharts绘制中国地图及常见报错解决

在爬取杭州某网站二手房数据并进行可视化时，发现现有地图呈现方式存在不足。为此整理相关代码与技巧，以巩固记忆并分享经验。

此前曾尝试使用Basemap绘制地图，但在处理中国行政区域划分时操作较为繁琐。鉴于Echarts在数据可视化领域的广泛应用，本文选用pyecharts库来生成具有Echarts风格的图表。

开发环境配置为：PyCharm编辑器，Python 3.6版本。

1、环境安装

安装pyecharts依赖包。

pip install pyecharts

绘制地图前需导入对应的地图数据文件包，具体包括：

• 全球国家地图包：echarts-countries-pypkg（大小约1.9MB）
• 中国省级地图包：echarts-china-provinces-pypkg（大小约730KB）
• 中国市级地图包：echarts-china-cities-pypkg（大小约3.8MB）

建议在开始绘图前完成上述包的安装，安装方式与常规Python工具包一致。

pip install echarts-countries-pypkg;
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

2、地图绘制实现

from pyecharts import Map

# attr, value要显示的数值
value = [20, 100]
attr = ['余杭区', '萧山区']

# 图框的基本特性
m = Map('杭州地图示例图', width=600, height=400)

# 添加数据到图框中
m.add('', attr, value, maptype=u'杭州', visual_range=[0, 100], is_visualmap=True, visual_text_color='#000')

# show_config() 打印输出图表的所有配置项
m.show_config()

# render() 生成 .html 文件
m.render()

m = Map( title=”“, subtitle=”“, **kwargs)用于定义图框的基本属性，如标题和尺寸。

m.add(**kwargs)方法主要用于添加数据呈现，涉及图例、x轴和y轴等参数设置。

• attr：这是一个列表，包含需要标注的地级市名称。需确保名称规范准确，否则可能导致标记失败。
• value：这是一个列表，包含对应各个区域（attr）的数值数据。
• maptype=u’杭州’：指定要绘制的地图区域类型，支持省级或市级地名，例如指定为杭州。
• visual_range=[0，100]：设定地图的颜色映射区间，默认为[0, 100]。建议参考y值的范围进行调整，以便生成具有颜色差异的图形效果。
• is_label_show=True：设置是否显示每个数据点的数值标签。

m.show_config()：在终端打印输出图表的所有配置项，便于调试。

m.render()：默认在当前工作目录下生成一个名为render.html的文件。

使用浏览器打开生成的render.html文件，即可查看绘制好的地图图形。

pyecharts常见问题：图表不显示

在使用Pyecharts绘图时，若图表未能正常显示，可能由版本兼容性或依赖包缺失等原因引起。此处重点讨论一个较为隐蔽且耗时的问题。

在进行数据挖掘课程作业时，使用pandas处理数据非常便捷，但正是这一过程可能导致图表无法显示。

以下通过具体示例进行说明。

假设有一组数据，经过DataFrame或Series转换及多种处理后提取出来，试图使用pyecharts绘图时，可能会出现标题所述的错误。

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

x = [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]
y = [3, 8, 7, 18, 28, 48, 59, 44, 61, 80, 69, 59, 63, 59, 64, 46, 64, 55, 50, 62, 57, 51, 44, 34, 34, 34, 40, 34, 39, 41, 22, 43, 30, 23]
pdx = pd.Series(x)
pdy = pd.Series(y)
x_value = pdx.values
y_value = pdy.values
# Pyecharts 1.9.0所以支持链式表达
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_value)
    .add_yaxis("y值", y_value)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
)
bar.render()

观察此类代码生成的图表，会发现其无法正常显示。

错误原因分析如下：

print(x_value)
print(type(y_value))
print(type(y_value[0]))

通过打印语句可以观察到数据类型信息：

[16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49] <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.int64'>

打印结果显示，列表中的元素数据类型为numpy.int64。

然而pyecharts要求数据必须是标准的int类型，因此当数据为numpy.int64时，柱状图无法正确显示数据。

正确的解决方法是将所有数据显式转换为int类型，或者避免使用pandas处理相关数据。

尝试在创建DataFrame或Series时指定类型为int，但pandas仍会自动将其转换为numpy.int32或类似类型。

pdx = pd.Series(x, dtype=int)
pdy = pd.Series(y, dtype=int)

打印类型检查结果。

<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.int32'>

明确原因后，问题便容易解决。

以上为个人经验分享，希望能提供参考，欢迎支持本站。