发帖
雷达卡
列表的sort方法详解
在处理GDP数据时，排序是一个关键步骤。因此，首先需要了解Python中列表的sort方法的基本用法及其不同实现方式。
使用带名函数进行排序
当对嵌套列表进行排序时，可以通过定义一个明确的函数来指定排序依据。例如，以下代码按照内层列表的第二个元素（数值）进行降序排列：
my_list = [["a", 33], ["b", 44], ["c", 55]]
def choose_sort_key(element):
return element[1]
my_list.sort(key=choose_sort_key, reverse=True)
print(my_list)
使用lambda匿名函数进行排序
为了简化代码，可以使用lambda表达式替代命名函数，实现相同的功能：
my_list = [["a", 33], ["b", 44], ["c", 55]] my_list.sort(key=lambda element: element[1], reverse=True) print(my_list)
数据读取与预处理
接下来是原始数据的加载和结构化处理。原始文件为CSV格式，存储了多年全球各国的GDP数据。
f = open("C:/Users/EDY/Desktop/1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="ANSI")
data_in_lines = f.readlines()
f.close()
# 移除表头行
data_in_lines.pop(0)
# 构建字典结构：{年份: [[国家, GDP], ...]}
data_dict = {}
for line in data_in_lines:
parts = line.strip().split(",")
year = int(parts[0])
country = parts[1]
GDP = float(parts[2])
# 若该年份尚未在字典中，则初始化为空列表
if year not in data_dict:
data_dict[year] = []
data_dict[year].append([country, GDP])
print(data_dict)
注意：上述操作中，通过判断键是否存在来避免重复初始化，提升了程序的鲁棒性。同时需确保所有代码块保持正确的缩进层级，特别是在循环和条件语句内部。
数据排序与可视化准备
按年份排序
为了后续绘图的一致性，需要将年份按时间顺序排列。利用sorted()函数可轻松实现：
sorted_year_list = sorted(data_dict.keys()) print(sorted_year_list)
每年GDP前八国家的提取
目标是绘制每年GDP排名前八的国家柱状图，因此需对每一年的数据按GDP值进行降序排序，并截取前八条记录：
for year in sorted_year_list:
data_dict[year].sort(key=lambda element: element[1], reverse=True)
year_8_data = data_dict[year][0:8]
图表构建
创建柱状图数据
从筛选出的前八名国家中提取国家名称和对应的GDP数据，并对单位进行调整以便展示：
x_data = []
y_data = []
for country_gdp in year_8_data:
x_data.append(country_gdp[0])
y_data.append(country_gdp[1] / 10000000) # 转换为“亿”为单位
使用Pyecharts绘制柱状图
借助Pyecharts库中的Bar组件，构建基础柱状图，并设置坐标轴标签方向：
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import *
bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))
# 可选择反转x轴与y轴以生成横向柱状图
构建时间线动画效果
结合Timeline功能，可以将多年的数据整合成动态变化的时间序列图表，逐年展示GDP排名的变化趋势。
bar.reversal_axis()
# 创建时间线实例
timeline = Timeline({
"theme": "purple-passion",
"bg_color": "#fff",
"width": "1200px",
"height": "600px"
})
# 将柱状图添加到时间线中，每个年份作为一个节点
# 注意：年份需转换为字符串格式以满足参数要求
timeline.add(bar, str(year))
# 配置时间线的播放行为
timeline.add_schema(
play_interval=1000, # 播放间隔（毫秒）
is_timeline_show=True, # 显示时间轴
is_auto_play=True, # 自动播放
is_loop_play=True # 循环播放
)
# 渲染图表并输出为HTML文件
bar.render("1960-2019全国前八GDP国家.html")
生成结果出现异常。尝试后发现，即使将时间线相关代码注释，仍无法正常显示时间线效果。
最终柱状图可单独生成，但时间线功能始终未生效，推测可能与所用版本插件存在兼容性问题或渲染机制故障。
京公网安备 11010802022788号
