python在中国地图上实现工业危废焚烧设施数量分布

用pyecharts在中国地图展示全国工业危险废物焚烧设施在各个城市的分布

介绍一下如何通过python在中国地图上实现危险废物焚烧设施的分布情况：
1 需要安装pyecharts，建议使用conda自带的Anoconda Prompt
注意此时安装的是pyecharts最新版本，因此后面用到的Map()方法在 pyecharts.charts 而不是 pyecharts

pip install pyecharts#耐心等待，一次不见得成功

2 需要pandas模块对自己的数据进行读取和清洗

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
焚烧项目全国分布
"""
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import MapTitle=['city','station','values']#增加数据的标题，方便后续调用数据：city即城市所在列的数据，values即焚烧设施数量所在列的数据。df_a=df['city']#将城市数据拿出来
print(df_a)#看一下数据怎么样，发现歪歪扭扭，这会导致地图中数据不全：由于部分城市名称前有空格，map()找不到例如'  北京'的位置。#下面就去掉空格
def delete_block():#.strip()为去除字符串首尾空格for i in range(len(df_a)):df_a[i]=df_a[i].strip()return df_adf_a=delete_block()#处理后的城市
df_b=df['values']#焚烧设施的数量
#print(a)#打印看下，这个很重要，没事经常打印下看看。#好了，开始画图：
c = (Map().add("工业危废焚烧设施数量",#此处可以为空: ''[list(z) for z in zip(df_a,df_b)],"china-cities",is_roam=False,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False,formatter='{b}\n{c}'),#含义解释： {a}（系列名称），{b}（区域名称），{c}（合并数值）, {d}（无).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-中国地图（危废焚烧设施分布情况）"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( is_piecewise=True,  # 设置为分段，焚烧设施数量多的和数量少的城市使用不同颜色块来表示pieces=[  # 自定义分段名称和颜色,是的地图画出来更好看{"value": "1", "label": "A", "color": "red"},{"value": "2", "label": "B", "color": "orange"},{"value": "3", "label": "C", "color": "yellow"},{"value": "4", "label": "D", "color": "green"},{"value": "5", "label": "E", "color": "blue"},]),#也可不设置：visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()).render("Hazardous_Wastes_distribution.html")# 到你的电脑 python默认存储路径，打开Hazardous_Wastes_distribution.html即可通过网页看到分布图，如下：
)

(数据非最新统计，仅供参考哦！)

1. 原始数据截图（csv格式）：
   
2. 画好的图：