1. Toy模板网首页
  2. > Toy博客

基于django的数据可视化展现

9月前 作者：DY.memory 分类：Toy博客 阅读(35) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于django的数据可视化展现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

今天给大家简单分享一下一个基于python的django的框架写的一个数据可视化的项目。

主要涉及技术：django基础，python基础，前端（html，echars）基础。

这个项目自然而然是基于python逻辑语言处理的，因为我们同学在学习python的过程中经常会到用python处理数据并对其经行数据可视化的任务章节，其实我们不借助python的web框架也可以经行数据可视化页面，我们无论使用matplotlib或者pyechars也都可以基于python来实现，但是你会发现这样的话我们需要一次一次分别点击我们的文件代码或者html，略微繁琐且不美观，但是如果我们基于pythonweb的django框架来写就会发现高效美观许多，因为我们只需要启动django项目便可实现项目中含有的可视化页面来展现。

如我们拿两张图来经行简单的比较：

基于django的数据可视化展现,PythonWeb开发,django,python开发,数据可视化,echarts

 如这张图：我是在pycharm编译器写的，数据我用python语言处理完毕之后用echars做的可视化，我们如果要预览页面的话需要一个一个点击打开html页面经行查看，但是我们再看下面这张使用django框架写的，如下图示：

基于django的数据可视化展现,PythonWeb开发,django,python开发,数据可视化,echarts

 我们只需要启动django项目便可以使用导航栏目直达html页面预览，当然这一步也是django的处理核心（MVC模式），在url路由指定页面，在view里写入方法函数即可。

另外在此说明一下我这里（本次）写的项目是在kaggle数据拿的一个csv文件经行数据简单清洗可视化的，大家也可以用数据来练手，如果数据想和数据库sql有联系的话，那就要在models文件里声明字段类型，然后用到django的ORM架构来实现，也很容易的，细节就在不再详细说明了，本次博客旨在引导大家对django可视化的优点和了解，下次我将会具体分析讲解如何搭建django环境以及写一个简单的django项目。

接下来我把项目结构和代码贴出来：

代码（主要分享部分结构）：

这是view方法类的合集，进入页面执行方法：

from django.shortcuts import render

# Create your views here.
def kaggledata1(request):
    return render(request, "kaggledata1.html")
def kaggledata2(request):
    return render(request, "kaggledata2.html")
def kaggledata3(request):
    return render(request, "kaggledata3.html")

这是url路由，进入网址执行方法： 

from django.contrib import admin
from django.urls import path
from app01 import views
urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('kaggle/data1/', views.kaggledata1),
    path('kaggle/data2/', views.kaggledata2),
    path('kaggle/data3/', views.kaggledata3),


]

这时数据处理的部分代码：

# 可视化展现
# 各频道包含的节目数量占比
# 盘点最受欢迎的前10节目名称+查看受众最低的频道ID
encodings='utf-8'
import csv
import json
filename = 'kaggledata.csv'
selected_field_city = 'video_id'
selected_values_city = []
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for row in csv_reader:
        selected_values_city.append(row.get(selected_field_city))
distData = {}
for job in selected_values_city:
    if distData.get(job, -1) == -1:
        distData[job] = 1
    else:
        distData[job] += 1
result = []
for k, v in distData.items():
    result.append({
        "name": k,
        'value': v
    })


data = result
json_data1 = json.dumps(data)
html_template = '''
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts Example</title>
    <!-- 引入ECharts库 -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.0.1/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <!-- 定义一个容器来呈现图表 -->
    <div id="chart1" style="height:550px;"></div>

    <!-- 定义JavaScript代码来配置和渲染图表 -->
    <script type="text/javascript">
        // 将JSON字符串解析为JavaScript对象
        var data = JSON.parse('{}');
        // 配置图表
                option = {{
  title: {{
    left: 'center'
  }},
  tooltip: {{
    trigger: 'item'
  }},
  legend: {{
width:1000,
    bottom: 20,
    left: 20,
  }},
  series: [
    {{
      type: 'pie',
      radius: '65%',
      center: ['80%', '50%'],
      selectedMode: 'single',
      data: data,
      emphasis: {{
        itemStyle: {{
          shadowBlur: 10,
          shadowOffsetX: 0,
          shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
        }}
      }}
    }}
  ]
}};

        // 创建图表并呈现到容器中
        var chart = echarts.init(document.getElementById('chart1'));
        chart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>
'''

# 格式化HTML模板，将数据插入到JavaScript代码中
html = html_template.format(json_data1)

# 将HTML写入到文件中
with open('videoid_count.html', 'w') as f:
    f.write(html)
##############################################################################################################
# 盘点最受你欢迎的前20频道节目合集
encodings='utf-8'
import csv
import json
filename = 'kaggledata.csv'
selected_field = 'channelTitle'
selected_field_salary = 'view_count'
selected_values = []
selected_values_salary=[]
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for row in csv_reader:
        selected_values.append(row.get(selected_field))
        selected_values_salary.append(row.get(selected_field_salary))
dic={}
for k,v in zip(selected_values, selected_values_salary):    # 用zip()函数打包两个列表中的元素
    dic[k] = int(v)
print(dic)
dic1={}
for k, v in sorted(dic.items(), key=lambda k: k[1], reverse=True)[:20]:
    print(f"'{k}' has a value of {v}")
    dic1[k]=v
listx=[]
listy=[]
for k,v in dic1.items():
    listx.append(k)
    listy.append(v)

data={"x":listx,"y":listy}
# 将数据转换为JSON字符串
json_data = json.dumps(data)
# 定义HTML文件模板
html_template = '''
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts Example</title>
    <!-- 引入ECharts库 -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.0.1/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <!-- 定义一个容器来呈现图表 -->
    <div id="chart" style="width: 600px;height:400px;"></div>

    <!-- 定义JavaScript代码来配置和渲染图表 -->
    <script type="text/javascript">
        // 将JSON字符串解析为JavaScript对象
        var data = JSON.parse('{}');
        // 配置图表
        option = {{
  xAxis: {{
    type: 'category',
    data: data.x,
    axisLabel: { interval: 0, rotate: 30 }

  }},
  yAxis: {{
    type: 'value'
  }},
  series: [
    {{
      data: data.y,
      type: 'bar',
      showBackground: true,
      backgroundStyle: {{
        color: 'rgba(180, 180, 180, 0.2)'
      }}
    }}
  ]
}};
        // 创建图表并呈现到容器中
        var chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
        chart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>
'''

# 格式化HTML模板，将数据插入到JavaScript代码中
html = html_template.format(json_data)

# 将HTML写入到文件中
with open('likechannel.html', 'w') as f:
    f.write(html)
#######################################################################################################################
# 盘点最不受众的10大频道节目
selected_field = 'channelTitle'
selected_field_salary = 'view_count'
selected_values = []
selected_values_salary=[]
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    for row in csv_reader:
        selected_values.append(row.get(selected_field))
        selected_values_salary.append(row.get(selected_field_salary))
dic={}
for k,v in zip(selected_values, selected_values_salary):    # 用zip()函数打包两个列表中的元素
    dic[k] = int(v)
print(dic)
dic1={}
for k, v in sorted(dic.items(), key=lambda k: k[1], reverse=False)[:20]:
    print(f"'{k}' has a value of {v}")
    dic1[k]=v
print(dic1)
print("####################over")
listx=[]
listy=[]
for k,v in dic1.items():
    listx.append(k)
    listy.append(v)

data={"x":listx,"y":listy}
# 将数据转换为JSON字符串
json_data = json.dumps(data)
# 定义HTML文件模板
html_template = '''
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts Example</title>
    <!-- 引入ECharts库 -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.0.1/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <!-- 定义一个容器来呈现图表 -->
    <div id="chart" style="width: 600px;height:400px;"></div>

    <!-- 定义JavaScript代码来配置和渲染图表 -->
    <script type="text/javascript">
        // 将JSON字符串解析为JavaScript对象
        var data = JSON.parse('{}');
        // 配置图表
        option = {{
  xAxis: {{
    type: 'category',
    data: data.x,
    axisLabel: { interval: 0, rotate: 30 }

  }},
  yAxis: {{
    type: 'value'
  }},
  series: [
    {{
      data: data.y,
      type: 'bar',
      showBackground: true,
      backgroundStyle: {{
        color: 'rgba(180, 180, 180, 0.2)'
      }}
    }}
  ]
}};
        // 创建图表并呈现到容器中
        var chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
        chart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>
'''

# 格式化HTML模板，将数据插入到JavaScript代码中
html = html_template.format(json_data)

# 将HTML写入到文件中
with open('dislikechannel.html', 'w') as f:
    f.write(html)

项目结构和效果图： 

基于django的数据可视化展现,PythonWeb开发,django,python开发,数据可视化,echarts

基于django的数据可视化展现,PythonWeb开发,django,python开发,数据可视化,echarts

基于django的数据可视化展现,PythonWeb开发,django,python开发,数据可视化,echarts

 基于django的数据可视化展现,PythonWeb开发,django,python开发,数据可视化,echarts

基于django的数据可视化展现,PythonWeb开发,django,python开发,数据可视化,echarts

 好啦，今天的分享就到此了，如果需要这个项目的同学可以私信我，我会把源代码文件（含csv数据）一起打包发给你，另外如果需要django可视化项目作业的同学也可以私信我。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-537931.html

到了这里，关于基于django的数据可视化展现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：
领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包