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（6）所有角色数据分析-6

7月前 作者：弦之森 分类：Toy博客 阅读(23) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了（6）所有角色数据分析-6。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。

http://t.csdn.cn/KrurEhttp://t.csdn.cn/KrurE

（5）中的页面，倾向于向用户展示所有数据，但却没有对数据进行比较、分析，用户不能直观的感受到各种数据之间的关系与变化幅度，所以，下面将向用户提供一个可以直观感受到数据变化的页面：
话不多说，上货！

"""绘图"""
from pyecharts.charts import Timeline
from pyecharts.options import ToolboxOpts

from find_type import FindType
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Page
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter


# 全部角色
def x():
    tl = Timeline()
    for i in ["火", "水", "冰", "风", "雷", "岩"]:
        role_things = pd.read_excel("C:/Users/YHT/Desktop/项目/原神各属性角色信息.xlsx", header=0, index_col=0)
        role_things = role_things.fillna(axis=0, method="ffill")
        things_list = role_things.groupby("属性").groups
        print(role_things.loc[things_list[i]]["角色"])
        bar = (
            Bar()
            .add_xaxis(list(role_things.loc[things_list[i]]["角色"]))
            .add_yaxis("生命值", list(role_things.loc[things_list[i]]["生命值"]))
            .add_yaxis("防御力", list(role_things.loc[things_list[i]]["防御力"]))
            .add_yaxis("攻击力", list(role_things.loc[things_list[i]]["攻击力"]))
            .set_global_opts(toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True), title_opts=opts.TitleOpts())
        )
        tl.add(bar, f"{i}属性")
    return tl


# 火
def y():
    return_things = FindType("火").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    list_source = [["produce", "max", "min"]]
    print(df)
    list_source = list_source + [["生命值"] + list(df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"]) + list(
        df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"])] + [
                      ["防御力"] + list(df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"]) + list(
                          df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"])] + [
                      ["攻击力"] + list(df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"]) + list(
                          df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"])]
    c = (
        Bar()
        .add_dataset(
            source=list_source
        )
        .add_yaxis(series_name="max", y_axis=[])
        .add_yaxis(series_name="min", y_axis=[])
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="火属性"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
        )
    )
    return c


# 水
def z():
    return_things = FindType("水").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    list_source = [["produce", "max", "min"]]
    print(df)
    list_source = list_source + [["生命值"] + list(df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"]) + list(
        df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"])] + [
                      ["防御力"] + list(df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"]) + list(
                          df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"])] + [
                      ["攻击力"] + list(df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"]) + list(
                          df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"])]
    c = (
        Bar()
        .add_dataset(
            source=list_source
        )
        .add_yaxis(series_name="max", y_axis=[])
        .add_yaxis(series_name="min", y_axis=[])
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="水属性"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
        )
    )
    return c


# 冰
def a():
    return_things = FindType("冰").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    list_source = [["produce", "max", "min"]]
    print(df)
    list_source = list_source + [["生命值"] + list(df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"]) + list(
        df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"])] + [
                      ["防御力"] + list(df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"]) + list(
                          df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"])] + [
                      ["攻击力"] + list(df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"]) + list(
                          df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"])]
    c = (
        Bar()
        .add_dataset(
            source=list_source
        )
        .add_yaxis(series_name="max", y_axis=[])
        .add_yaxis(series_name="min", y_axis=[])
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="冰属性"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
        )
    )
    return c


# 风
def b():
    return_things = FindType("风").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    list_source = [["produce", "max", "min"]]
    print(df)
    list_source = list_source + [["生命值"] + list(df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"]) + list(
        df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"])] + [
                      ["防御力"] + list(df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"]) + list(
                          df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"])] + [
                      ["攻击力"] + list(df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"]) + list(
                          df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"])]
    c = (
        Bar()
        .add_dataset(
            source=list_source
        )
        .add_yaxis(series_name="max", y_axis=[])
        .add_yaxis(series_name="min", y_axis=[])
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="风属性"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
        )
    )
    return c


# 雷
def c():
    return_things = FindType("雷").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    list_source = [["produce", "max", "min"]]
    print(df)
    list_source = list_source + [["生命值"] + list(df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"]) + list(
        df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"])] + [
                      ["防御力"] + list(df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"]) + list(
                          df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"])] + [
                      ["攻击力"] + list(df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"]) + list(
                          df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"])]
    c = (
        Bar()
        .add_dataset(
            source=list_source
        )
        .add_yaxis(series_name="max", y_axis=[])
        .add_yaxis(series_name="min", y_axis=[])
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="雷属性"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
        )
    )
    return c


# 岩
def d():
    return_things = FindType("岩").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    list_source = [["produce", "max", "min"]]
    print(df)
    list_source = list_source + [["生命值"] + list(df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"]) + list(
        df[df["生命值"] == df["生命值"].max()]["生命值"])] + [
                      ["防御力"] + list(df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"]) + list(
                          df[df["防御力"] == df["防御力"].max()]["防御力"])] + [
                      ["攻击力"] + list(df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"]) + list(
                          df[df["攻击力"] == df["攻击力"].max()]["攻击力"])]
    c = (
        Bar()
        .add_dataset(
            source=list_source
        )
        .add_yaxis(series_name="max", y_axis=[])
        .add_yaxis(series_name="min", y_axis=[])
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="岩属性"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
        )
    )
    return c


def e():
    role_things = pd.read_excel("C:/Users/YHT/Desktop/项目/原神各属性角色信息.xlsx", header=0, index_col=0)
    role_things = role_things.fillna(axis=0, method="ffill")
    print(role_things)
    return_things = FindType("岩").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    Name = df["角色"]
    Hp = df["生命值"]
    Def = df["防御力"]
    Atk = df["攻击力"]
    c = (
        Scatter()
        .add_xaxis(list(Name))
        .add_yaxis("生命值", list(Hp))
        .add_yaxis("防御力", list(Def))
        .add_yaxis("攻击力", list(Atk))
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="岩属性"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 45})
        )
    )
    return c


def f():
    role_things = pd.read_excel("C:/Users/YHT/Desktop/项目/原神各属性角色信息.xlsx", header=0, index_col=0)
    role_things = role_things.fillna(axis=0, method="ffill")
    print(role_things)
    return_things = FindType("火").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    Name = df["角色"]
    Hp = df["生命值"]
    Def = df["防御力"]
    Atk = df["攻击力"]
    c = (
        Scatter()
        .add_xaxis(list(Name))
        .add_yaxis("生命值", list(Hp))
        .add_yaxis("防御力", list(Def))
        .add_yaxis("攻击力", list(Atk))
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="火属性"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 45})
        )
    )
    return c


def g():
    role_things = pd.read_excel("C:/Users/YHT/Desktop/项目/原神各属性角色信息.xlsx", header=0, index_col=0)
    role_things = role_things.fillna(axis=0, method="ffill")
    print(role_things)
    return_things = FindType("水").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    Name = df["角色"]
    Hp = df["生命值"]
    Def = df["防御力"]
    Atk = df["攻击力"]
    c = (
        Scatter()
        .add_xaxis(list(Name))
        .add_yaxis("生命值", list(Hp))
        .add_yaxis("防御力", list(Def))
        .add_yaxis("攻击力", list(Atk))
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="水属性"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 45})
        )
    )
    return c


def h():
    role_things = pd.read_excel("C:/Users/YHT/Desktop/项目/原神各属性角色信息.xlsx", header=0, index_col=0)
    role_things = role_things.fillna(axis=0, method="ffill")
    print(role_things)
    return_things = FindType("冰").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    Name = df["角色"]
    Hp = df["生命值"]
    Def = df["防御力"]
    Atk = df["攻击力"]
    c = (
        Scatter()
        .add_xaxis(list(Name))
        .add_yaxis("生命值", list(Hp))
        .add_yaxis("防御力", list(Def))
        .add_yaxis("攻击力", list(Atk))
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="冰属性"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 45})
        )
    )
    return c


def I():
    role_things = pd.read_excel("C:/Users/YHT/Desktop/项目/原神各属性角色信息.xlsx", header=0, index_col=0)
    role_things = role_things.fillna(axis=0, method="ffill")
    print(role_things)
    return_things = FindType("风").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    Name = df["角色"]
    Hp = df["生命值"]
    Def = df["防御力"]
    Atk = df["攻击力"]
    c = (
        Scatter()
        .add_xaxis(list(Name))
        .add_yaxis("生命值", list(Hp))
        .add_yaxis("防御力", list(Def))
        .add_yaxis("攻击力", list(Atk))
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="风属性"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 45})
        )
    )
    return c


def K():
    role_things = pd.read_excel("C:/Users/YHT/Desktop/项目/原神各属性角色信息.xlsx", header=0, index_col=0)
    role_things = role_things.fillna(axis=0, method="ffill")
    print(role_things)
    return_things = FindType("雷").find_type()
    df = return_things.drop(["属性", "突破加成"], axis=1)
    Name = df["角色"]
    Hp = df["生命值"]
    Def = df["防御力"]
    Atk = df["攻击力"]
    c = (
        Scatter()
        .add_xaxis(list(Name))
        .add_yaxis("生命值", list(Hp))
        .add_yaxis("防御力", list(Def))
        .add_yaxis("攻击力", list(Atk))
        .set_global_opts(
            toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="雷属性"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 45})
        )
    )
    return c


page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(a(), b(), c(), d(), x(), y(), z(), e(), f(), g(), h(), I(), K())
# page.render(".html")
# Page.save_resize_html(".html", cfg_file=".json", dest="./templates/.html")

在运行page.render("x.html")代码之后，会得到一个名为x的html文件，打开x.html文件，将图例排版、保存，会得到一个json文件。

再运行Page.save_resize_html("x.html", cfg_file="********.json", dest="./templates/*******.html")之后，会得到最后的页面。（此处文件名已用*号代替）

运行结果：(第一个图像是3D柱状图)

（6）所有角色数据分析-6,原神角色数据分析项目,数据分析,python,数据挖掘,pandas,numpy

（6）所有角色数据分析-6,原神角色数据分析项目,数据分析,python,数据挖掘,pandas,numpy 

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-643412.html

到了这里，关于（6）所有角色数据分析-6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！

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    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家 ：https://www.captainbed.cn/z 「个人网站」 ：雪碧的个人网站 ChatGPT体验地址 爬虫是指一种自动化程序，能够模拟人类用户在互联网上浏览网页、抓取网页内容、提取数据等操作。爬虫通常

    2024年01月18日
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  • Python实战项目——物流行业数据分析（二）

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    今天我们对物流行业数据进行简单分析，数据来源： 某企业销售的6种商品所对应的送货及用户反馈数据 1、配送服务是否存在问题 2、是否存在尚有潜力的销售区域 3、商品是否存在质量问题 依旧先进行数据处理 一、数据清洗 ① 重复值、缺失值、格式调整 ② 异常值处理（

    2024年02月16日
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  • 竞赛项目 疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据

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    🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：2分 工作量：3分 创新点：4分 🧿 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/danch

    2024年02月13日
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  • 2.Python数据分析项目——旅游景点票价预测

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    流程 具体操作 基本查看 查看缺失值、查看数值类型 预处理 缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值） 、统一数据格式 数据分析 groupby分组求最值数据、seaborn可视化 预测（RandomForestRegressor） 拆分数据集、建立模型、训练模型、预测、评估模型 数量查看：条形图 占

    2024年02月10日
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  • 1.Python数据分析项目——二手车价格预测

    1.Python数据分析项目——二手车价格预测

    流程 具体操作 基本查看 查看缺失值、查看重复值、查看数值类型 预处理 缺失值处理（确定是否处理后，使用筛选方式删除）拆分数据 、标签的特征处理（处理成0/1格式）、特征工程（one-hot编码） 数据分析 groupby分组求最值数据、seaborn可视化 预测 拆分数据集、建立模型、

    2024年02月12日
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