一、绘制折线图

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from datetime import datetime
plt.figure(figsize=(16,10))
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
import os
from pyecharts.options.global_options import ThemeType

# 读入数据
cnbodfgbsort=pd.read_csv("cnbodfgbsort.csv")

得到的cnbodfgbsort数据：
在这里插入图片描述

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Line()
    .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist()) #X轴
    .add_yaxis("票价",cnbodfgbsort.PRICE.tolist()) #Y轴
    .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist()) #Y轴
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影票价与人次")) #标题
)
c.render_notebook() # 显示

在这里插入图片描述

二、添加最小值最大值平均值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Line()
    .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist())
    .add_yaxis("票价",cnbodfgbsort.PRICE.tolist())
    .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ),)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影票价与人次"))
)
c.render_notebook()

在这里插入图片描述

三、竖线提示信息

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")

在这里插入图片描述

请添加图片描述

四、显示工具栏

toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)

在这里插入图片描述

五、实心面积填充

.set_series_opts(
     areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), # 透明度
     label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 是否显示标签
 )

在这里插入图片描述

六、是否跳过空值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

y = Faker.values()
y[3], y[5] = None, None
c = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-连接空数据"))
    .render("line_connect_null.html")
)

如下图：y[3]，y[5]数据都是空值，如果直接显示的话，图表会出错
在这里插入图片描述

# 使用这个参数来跳过空值，避免折现断掉
is_connect_nones=True

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

y = Faker.values()
y[3], y[5] = None, None
c = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-连接空数据"))
)
c.render_notebook()