Python数据分析案例实现（基于面向对象&Pyecharts）

XPcode7

发布于 2025-10-23 14:46:26

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Python数据分析案例实现（基于面向对象&Pyecharts）

>案例需求：某公司，有2份数据文件，现在需要对其进行分析处理，计算`每日的销售额`并以柱状图的方式输出进行表示。

数据内容

· 1月份数据是普通文本，使用逗号分割数据记录，从前到后分别是（日期，订单id，销售额，销售省份） · 2月份数据是JSON数据，同样包含（日期，订单id，销售额，销售省份）

需求分析

由上述流程图可理清楚大概实现思路如下： 1、设计一个类，可以完成数据的封装 2、设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能，并使用子类实现具体功能 3、读取文件，生产数据对象 4、进行数据需求的逻辑计算（计算每一天的销售额） 5、通过PyEcharts进行图形绘制

开始撸代码

第一，可以实现一个数据定义的类。 date_define.py

class Record:


    def __init__(self,date,order_id,money,province):
        self.date = date        # 订单日期
        self.order_id = order_id    # 订单ID
        self.money = money       # 订单金额
        self.province = province     # 销售省份

    def __str__(self):
        return f"{self.date},{self.order_id},{self.money},{self.province}"

那么接下来，得读取这两个数据文件并且正确读取它们的格式： · 1月份数据是普通文本，使用逗号分割数据记录 · 2月份数据是JSON数据 file_define.py

import json

from data_define import Record
# 先定义一个抽象类用来做顶层设计，确定有哪些功能需要实现
class FileReader:

    def read_data(self) -> list[Record]:
        """读取文件的数据，读到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到list内返回即可"""
        pass

class TextFileReader(FileReader):

    def __init__(self,path):
        self.path = path        # 定义成员变量记录文件的路径


    #  复写（实现抽象方法）父类的方法
    def read_data(self) -> list[Record]:
        f = open(self.path,'r',encoding='UTF-8')

        record_list:list[Record] = []
        for line in f.readlines():
            line = line.strip()     # 消除读取到的每一行数据中的\n
            data_list = line.split(",")
            record = Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3])
            record_list.append(record)
        f.close()
        return record_list

class JsonFileReader(FileReader):

    def __init__(self,path):
        self.path = path        # 定义成员变量记录文件的路径


    # 复写（实现抽象方法）父类的方法
    def read_data(self) -> list[Record]:
        f = open(self.path,'r',encoding='UTF-8')

        record_list:list[Record] = []
        for line in f.readlines():
            data_dict = json.loads(line)
            record = Record(data_dict["date"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict["province"])
            record_list.append(record)
            # print(line)
        f.close()
        return record_list


if __name__ == '__main__':
     text_file_reader = TextFileReader("F:/2011年1月销售数据.txt")
     text_file_reader.read_data()

     json_file_reader = JsonFileReader("F:/2011年2月销售数据JSON.txt")
     json_file_reader.read_data()

     # for i in json_file_reader.read_data():
     #     print(i)
     for i in text_file_reader.read_data():
         print(i)

最后，一切基础工作都已经完毕。就差最后一步读取文件并绘图了。话不多说，开干。 main.py

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import *

from file_define import FileReader,JsonFileReader,TextFileReader
from data_define import Record

text_file_reader = TextFileReader("F:/2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("F:/2011年2月销售数据JSON.txt")

jan_data:list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data:list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data = jan_data + feb_data

# 开始进行数据计算
data_dict = {}

for record in all_data:
    if record.date in data_dict.keys():
        # 当前日期已经有记录了，所以和老记录做累加即可
        data_dict[record.date] += record.money
    else:
        data_dict[record.date] = record.money

# print(data_dict)

# 可视化图表开发
bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))

bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))       # 添加x轴的数据
bar.add_yaxis("销售额",list(data_dict.values()),label_opts=LabelOpts(is_show=False))    # 添加y轴的数据
# bar.reversal_axis()   反转x轴与y轴
bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="每日销售额"),
    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True)

)

bar.render("每日销售额图表.html")