数据可视化入门篇----操作JSON格式数据并进行简单的可视化

本文主要是介绍数据可视化入门篇----操作JSON格式数据并进行简单的可视化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

（1）下载收盘价数据：

点我跳转至下载页面！

观察文件可知：此文件实际上就是一个很长的python列表，其中每个元素都是一个包含五个键的字典：统计日期，月份，周数，周几及收盘价。

（2）JSON格式数据的读取：（使用load()方法将JSON格式数据转换为Python能够处理的字典格式！）

import json

#将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017.json'
with open(filename) as f:
    btc_data = json.load(f)

# 打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
    date = btc_dict['date']
    month = btc_dict['month']
    week = btc_dict['week']
    weekday = btc_dict['weekday']
    close = btc_dict['close']
    print("{} is month {} week {},{}, the close price is {} RMB".format(date, month, week, weekday, close))

（3）将字符串转换为数字值：

JSON文件中的每个键和值都是字符串。为了后面能够进行数据的计算，需要将表示周数，月数和收盘价的字符串转换为数值！

但是将收盘价close转换为整数时，出现了ValueError异常。原因：python不能直接将包含小数点的字符串“6928.6492”转换为整数。解决方法：先将字符串转换为浮点数，再将浮点数转换为整数：

（4）绘制收盘价折线图：

使用Pygal来实现收盘价的折线图！

import json
import pygal

#将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017.json'
with open(filename) as f:
    btc_data = json.load(f)

#创建五个列表，分别存储日期和收盘价   将数据转换为绘制折线图的可用数据
dates = []
months = []
weeks = []
weekdays = []
close = []
#每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
    dates.append(btc_dict['date'])
    months.append(int(btc_dict['month']))
    weeks.append(int(btc_dict['week']))
    weekdays.append(btc_dict['weekday'])
    close.append(int(float(btc_dict['close'])))


'''绘制收盘价折线图'''
# x_label_rotation=20让x轴上的日期标签顺时针旋转20度   ；   show_minor_x_labels=False告诉图形不用显示所有的x轴标签
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20,show_minor_x_labels=False)   #创建Line实例，进行一些设置
line_chart.title = '收盘价（￥）'
line_chart.x_labels = dates         #设置x轴为日期，但是总共346个日期，如果都显示太拥挤，所以上面设置show_minor_x_labels=False
N = 20                              #x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
line_chart.add('收盘价',close)
line_chart.render_to_file('收盘价折线图（￥）.svg')

从图可知：加个从2017年11月12日到2017年12月12日快速增长，平均每天增值约2500元人命币。

（5）时间序列特征初探：

**
进行时间序列分析总是期望发现趋势，周期性和噪声，从而能够描述事实，预测未来，做出决策！
从收盘价的折线图可以看出，总体趋势是非线性的，而且增长幅度不断增大，似乎呈指数分布。
但是在每个季度末（3月，6月，9月）似乎有一些相似的波动，虽然这些波动被增长的趋势掩盖了，不过也许有周期性。
为了验证周期性的假设，需要首先将非线性的趋势消除。
对数变换是常用的处理方法之一。
这里以10为底的对数函数math.log10计算收盘价，日期仍然保持不变。这种方式称为半对数变换！**

import json
import pygal
import math

#将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017.json'
with open(filename) as f:
    btc_data = json.load(f)

#创建五个列表，分别存储日期和收盘价   将数据转换为绘制折线图的可用数据
dates = []
months = []
weeks = []
weekdays = []
close = []
#每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
    dates.append(btc_dict['date'])
    months.append(int(btc_dict['month']))
    weeks.append(int(btc_dict['week']))
    weekdays.append(btc_dict['weekday'])
    close.append(int(float(btc_dict['close'])))

'''绘制收盘价对数变换折线图'''
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20,show_minor_x_labels=False)   #创建Line实例，进行一些设置
line_chart.title = '收盘价对数变换（￥）'
line_chart.x_labels = dates         #设置x轴为日期，但是总共346个日期，如果都显示太拥挤，所以上面设置False
N = 20                              #x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
close_log = [math.log10(_) for _ in close]
line_chart.add('log收盘价',close_log)
line_chart.render_to_file('收盘价对数变换折线图（￥）.svg')

'''现在，用对数变换剔除非线性趋势之后，整体上涨的趋势更接近线性增长。'''

从图可知：收盘价在每个季度末似乎有显著的周期性----3月，6月和9月都出现了剧烈的波动。那么，12月是不是也是如此呢？下面看看收盘价的月日均值与周日均值的表现。

（6）收盘价均值：

绘制2017年前11个月的日均值，前49周（2017年-01-02~2017-12-10）的日均值，以及每周中各天的日均值。虽然这些日均值的数值不同，但都是一段时间的均值，计算方法一致。所以，将前面的绘图代码封装成函数：

from itertools import groupby  # 由于需要将数据按月份，周数，周几分组，再计算每组的平均值，因此导入此模块


def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):
    xy_map = []
    for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):    # 先将x轴与y轴的数据合并，排序，再用groupby分组
        y_list = [v for _, v in y]
        xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])                        # 分组之后，求出每组的平均值
    x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]                                       # 将xy_map中存储的x轴与y轴的数据分离
    line_chart = pygal.Line()
    line_chart.title = title
    line_chart.x_labels = x_unique
    line_chart.add(y_legend, y_mean)
    line_chart.render_to_file(title+'.svg')
    return line_chart

①收盘价月日均值（取2017年1月到11的数据。通过dates查找2017-12-01的索引位置，确定周数和收盘价的取数范围）

from itertools import groupby  # 由于需要将数据按月份，周数，周几分组，再计算每组的平均值，因此导入此模块
import json
import pygal

#将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017.json'
with open(filename) as f:
    btc_data = json.load(f)

# 创建五个列表，分别存储日期和收盘价
dates = []
months = []
weeks = []
weekdays = []
close = []
for btc_dict in btc_data:
    dates.append(btc_dict['date'])
    months.append(int(btc_dict['month']))
    weeks.append(int(btc_dict['week']))
    weekdays.append(btc_dict['weekday'])
    close.append(int(float(btc_dict['close'])))

def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):
    xy_map = []
    for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):    # 先将x轴与y轴的数据合并，排序，再用groupby分组
        y_list = [v for _, v in y]
        xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])                        # 分组之后，求出每组的平均值
    x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]                                       # 将xy_map中存储的x轴与y轴的数据分离
    line_chart = pygal.Line()
    line_chart.title = title
    line_chart.x_labels = x_unique
    line_chart.add(y_legend, y_mean)
    line_chart.render_to_file(title+'.svg')
    return line_chart

# 收盘价月日均值：
idx_month = dates.index('2017-12-01')
line_chart_month = draw_line(months[:idx_month], close[:idx_month], '收盘价月日均值(￥)', '月日均值')

②绘制前49周的日均值（2017年的第一周从2017年1月2日开始，取数时将第一天去掉；2017年第49周周日是2017年12月10号，因此通过dates查找2017-12-11的索引位置！）

idx_week = dates.index('2017-12-11')
line_chart_week = draw_line(months[1:idx_week], close[1:idx_week], '收盘价周日均值(￥)', '周日均值')

③绘制每周中各天的均值（取前49周[2017-01-02~2017-12-10]的数据）

由于这里的周几是字符串，按周一到周日的顺序排列，而不是单词首字母的顺序，绘图时x轴标签的顺序会有问题。另外，原来的周几都是英文单词，还可将其调整为中文。

idx_week = dates.index('2017-12-11')
wd = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
# 将weekdays的内容替换为1~7的整数
weekdays_int = [wd.index(w) + 1 for w in weekdays[1:idx_week]]
line_chart_weekday = draw_line(weekdays_int, close[1:idx_week], '收盘价星期均值(￥)', '星期均值')
line_chart_weekday.x_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']

④收盘价数据仪表盘

现在已经有很多图了，每个SVG文件打开之后都是独立的页面。如果能将它们整合一起，会很方便管理，监测和分析。另外，新的图表也可以十分方便的加入进来，这样就形成了一个数据仪表盘

''' 将多张SVG文件整合在一起
    就是做一个数据仪表盘，即一个完整的网页（HTML文件）
    思路如下，.svg文件需要插件才能实现在网页中'''
with open('收盘价Dashboard.html', 'w', encoding='utf8') as html_file:
    html_file.write(
        '<!DOCTYPE html>\n<html lang="en">\n<head>\n<meta charset="utf-8">'
        '<title>收盘价Dashboard</title>\n</head>\n<body>\n')
    for svg in [
            '收盘价星期均值(￥).svg', '收盘价对数变换折线图（¥）.svg', '收盘价月日均值(￥).svg', '收盘价周日均值(￥).svg']:
        html_file.write(
            '    <object codebase="image/svg+xml" data="{0}" height=500></object>\n'.format(svg))
    html_file.write('</body>\n</html>')

生成的名为‘收盘价Dashboard.html’的HTML文件：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8"><title>收盘价Dashboard</title>
</head>
<body>
    <object codebase="image/svg+xml" data="收盘价星期均值(￥).svg" height=500></object>
    <object codebase="image/svg+xml" data="收盘价对数变换折线图（￥）.svg" height=500></object>
    <object codebase="image/svg+xml" data="收盘价月日均值(￥).svg" height=500></object>
    <object codebase="image/svg+xml" data="收盘价周日均值(￥).svg" height=500></object>
</body>
</html>

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