前言
第一篇、第二篇、第三篇我们对数据进行了重新布局，布局后的数据结构方便我们进行柱状图可视化以及弹道分析。
今天我们来学习使用该数据集执着更酷炫的动态排名视频。
先看效果：
一如既往，直奔代码。
准备数据源
数据源就是我们一直分析的COVID19 data 数据，可以去kaggle 下载。
导入我们所需的库，相比于之前的文章，我们本次分析会用到animation模块，重点是里面会提供FuncAnimation 类，帮助我们实现动态图。
# coding: utf-8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib.animation as animation from datetime import datetime, timedelta import numpy as np
pandas 读取数据，这是每篇分析的第一步操作。简单处理数据，采用groupby 函数将一些国家的各个省份信息合并成该国家的总和。前一篇文章有详细介绍，此处不再说明。
# read data covid19_data_file = 'data/COVID_19_data.csv' covid19_data_df = pd.read_csv(covid19_data_file) # handle the countries data df_country = covid19_data_df.groupby( ['ObservationDate', 'Country/Region']).sum() df_country.reset_index(inplace=True)
动态视频思路-FuncAnimation
大家都知道，视频就是一堆堆图像（或者称为帧 frame)在时间轴上连续起来形成的。所以我们的思路也很简单，制作一个画面，改变画面的内容，重复制作这个画面。
matplotlib 已经有这个类：FuncAnimation，它用来重复调用一个函数进行画图。我们来研究一下它的主要参数，更详细的请参考官方文档。
class matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs)[source]¶
其中主要的参数：
- fig：就是matplotlib的Figure 对象。
- func：就是需要重复调用的函数。对于我们这个案例来说，需要重复的事情就是“画（水平）柱状图”。所以我们需要定义个画水平柱状图的函数。这也是本文的重点。
- frames：就是可迭代的对象，假如我们赋值为整数n，就是用range(n)来创造迭代对象
- init_func：类似于func，如果你的第一帧画面需要调用不同的函数，可选此参数
- fargs：func 函数的其他参数（除去frames 必须作为第一个位置参数）
- 其他参数：略
为了调用这个函数，我们需要准备好各个参数。
- 采用subplots 创建Figure 对象，命名为fig。
- 调用datetime，设置需要动态显示的起止日期，并且计算出delta 时间。该值我们将作为frames 参数传递给FuncAnimation函数。
- 剩下就是重中之重，func 函数以及fargs 参数
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) start_date = datetime(2020, 1, 22) end_date = datetime(2020, 5, 13) dates_delta = (end_date - start_date).days
每一帧画面的绘制函数func
先上代码，再做解释。
def mini_bar_chart_frame( delta, df=None, start_date=None, date_col=None, cat_col=None, observe_col=None, top_k=10, ax=None): if start_date is None: start_date = datetime(2020, 2, 22) date_show = timedelta(days=delta) + start_date date_str = date_show.strftime('%m/%d/%Y') top_k_df = df[df[date_col].eq(date_str)].sort_values( by=observe_col, ascending=False).head(top_k) ax.clear() # plot horizon bar ax.barh( top_k_df[cat_col], top_k_df[observe_col], log=False) ax.invert_yaxis() # to make the biggest in the top #dx = np.log(top_k_df[observe_col].max()) / 200 for i, (value, name) in enumerate( zip(top_k_df[observe_col], top_k_df[cat_col])): ax.text( value - 20, i, name, size=10, weight=600, ha='right', va='center') ax.text( value + 0.1, i, f'{value:,.0f}', size=10, ha='left', va='center') ax.text( 1, 0.1, date_str, transform=ax.transAxes, size=40, ha='right', weight=800) ax.set_yticks([]) # we have label on the top of bar
代码中我们主要实现一下内容：
- 整理数据，选出每天top10的国家，并且降序排列
- 绘制barh，水平绘制时，需要反转y轴，使得最大值排在第一位。也就是上图中第1部分内容绘制完毕
- 添加国家名称以及对应的确诊数据。也就是上图中第2 和第3部分内容
- 添加大写的日期，放在右下角，也就是图中第4部分
- 里面还有一些细节，比如取消掉y轴的标签
函数准备好了，下面我们就将函数的对应的参数传递给FuncAnimation。
fargs = (df_country, start_date, 'ObservationDate', 'Country/Region', 'Confirmed', 10, ax) animator = animation.FuncAnimation( fig, mini_bar_chart_frame, frames=dates_delta, fargs=fargs, interval=1000, repeat=False)
我们也可以使用以下代码将其保存为本地mp4格式。
writer = animation.writers['ffmpeg'] writer = writer(fps=1) animator.save('mini_covid_bar_race.mp4', writer=writer)
我们看一下上述代码的输出结果，这里我将视频转成gif以做演示。基本效果已经成型，应该算是很经典的动态排名了。
来点更炫的（彩色+动态文字+xkcd）
彩色柱状图
给柱状图添加颜色，应该很好处理。barh 函数带有color 参数，这里仅仅需要注意传入的颜色需要是类数组的格式。小技巧：
- 由于我们无法为所有的国家定义颜色，因此这里我们采用定义一个dict颜色集，里面定义主要国家的颜色，然后对于没有定义在dict中的国家，颜色采用默认。颜色代码的获取可以从很多网站查询和复制。
color_dict = {'Mainland China': '#e63946', 'US': '#ff006e', 'Italy': '#02c39a', 'Span': '#f4a261', 'UK': '#3a86ff', 'Germany': '#370617', 'France': '#3a86ff', 'Japan': '#d8e2dc', 'Iran': '#fec89a', 'Russia': '#dc2f02'} # barh 中的color 参数为： # color=[ # color_dict.get( # x, # "#f8edeb") for x in top_k_df[cat_col]],
添加动态文字
这里我添加了一些文字来给视频做注释。比如3月15日，中国捐给西班牙50万个口罩。
- 之所以用英文，是因为最初这个视频是我放在facebook上给老外看的。
- 第二个原因，是因为中文需要一些字体支持。
实现动态文字添加的思路很简单，就是ax.text 函数。实现方法类似于我们的国家标签以及确诊数的标签。
timeline_event = { '01/30/2020': 'WuHan declared lockdown.', '01/31/2020': 'Italian suspended all flights from China', '02/02/2020': 'Trump restricts on any foreigners from entering the U.S', '03/13/2020': 'China sent medical supplies to Italy', '03/15/2020': 'China donated 500,000 facemasks to Spain', '03/19/2020': 'USA suspended visa services worldwide.', '05/12/2020': 'America first(LOL).' }
添加xkcd 效果
xkcd 是啥？只不过一个漫画名称而已，不好发音，也不是缩写。对于matplotlib 来说，xkcd 就指的类似于漫画的的效果。通俗讲就是“线条抖啊抖啊抖~~~~” 代码很简单就一行：
with plt.xkcd(): 把所有plt相关的代码放在这个with 里面
完整的func 函数
除了添加颜色，动态文字以及“抖啊抖”的效果，我们还做了一些细节处理，比如调整字体颜色，字号等小细节。
def xkcd_bar_chart_frame( delta, df=None, start_date=None, date_col=None, cat_col=None, observe_col=None, top_k=10, color_dict=None, ax=None): if start_date is None: start_date = datetime(2020, 2, 22) date_show = timedelta(days=delta) + start_date date_str = date_show.strftime('%m/%d/%Y') top_k_df = df[df[date_col].eq(date_str)].sort_values( by=observe_col, ascending=False).head(top_k) with plt.xkcd(): ax.clear() # plot horizon bar ax.barh( top_k_df[cat_col], top_k_df[observe_col], color=[ color_dict.get( x, "#f8edeb") for x in top_k_df[cat_col]], log=False, left=1) ax.invert_yaxis() # to make the biggest in the top #dx = np.log(top_k_df[observe_col].max()) / 200 for i, (value, name) in enumerate( zip(top_k_df[observe_col], top_k_df[cat_col])): ax.text( value - 20, i, name, size=10, weight=600, ha='right', va='center') ax.text( value + 0.1, i, f'{value:,.0f}', size=10, ha='left', va='center') ax.text( 1, 0.1, date_str, transform=ax.transAxes, color='#f8edeb', size=40, ha='right', weight=800) ax.text( 0.5, 1.1, 'Covid-19', transform=ax.transAxes, size=14, color='#f8edeb') ax.text( 0.2, 0.05, timeline_event.get(date_str, ''), transform=ax.transAxes, size=20, color='#06d6a0') ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}')) ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.tick_params(axis='x', colors='#777777', labelsize=12) ax.set_yticks([]) ax.margins(0, 0.01) ax.grid(which='major', axis='x', linestyle='-') ax.set_axisbelow(True) plt.box(False)
重新调用这个新的func来制作动画。
fargs = (df_country, start_date, 'ObservationDate', 'Country/Region', 'Confirmed', 10, color_dict, ax) animator = animation.FuncAnimation( fig, xkcd_bar_chart_frame, frames=dates_delta, fargs=fargs, interval=1000, repeat=False)
最后我们来看一下我们更新后的动画效果。ps. 眼看着中国从top10中消失，眼看着America First。
Tips
保存为MP4格式需要电脑安装ffmep 编码/解码器，安装好的ffmpeg_path需要添加到matplotlibrc 参数下。
# add ffmpeg path to matplotlibrc plt.rcParams['animation.ffmpeg_path'] = r'your_path\ffmpeg-20200323-ba698a2-win64-static\ffmpeg-20200323-ba698a2-win64-static\bin\ffmpeg.exe'
总结
本文中我们继续使用covid19的数据来进行可视化分析。我们采用python 制作了酷炫的动态排名。定义的函数可以套用在其他数据集中用于制作动态排名。通过本文我们可以学会：
- 如何制作动态排名（barh race） 图，以及保存为视频
- 如何给bar 不同类别赋予不同的颜色
- 如果给画面添加文字
- 如何是画面显得“抖一抖”
