pandas数据帧转换为xyz数据以用于pyechart

Question

我正在尝试使用pyecharts来绘制3D条形图，如下所示的数据结构来自于csv文件。

Date        School1 School2 School3
2021/3/1    853     195     316 
2021/3/2    165     257     461 
2021/3/3    469     314     167 
2021/3/4    857     532     495 
2021/3/5    326     139     595 
2021/3/6    802     616     439 
2021/3/7    768     962     416 
2021/3/8    911     241     82 
2021/3/9    960     965     229 

Pyechart将Bar3D绘图数据以X、Y、Z轴的方式绘制，顺序如下：

x0,y0,z0(value)
x0,y1,z1
x0,y2,z2
...
x1,y0,zn

那么有没有什么简单的方法可以把上面的dataframe数据转换成这个'xyz‘数据呢？

Answer 1

我只是写了一段代码，将数据帧中的数据转换成pyecharts Bar3D所需的数据序列。虽然它有点麻烦，而且是半成品，但现在它可以工作了。我是python的大块头，所以代码很难看，但我还是会把它们贴在这里。

对于X轴，我没有将它替换为日期，但这对我来说并不是太重要。我的主要目标是制作另一个大量的数据来绘制这种风格的图表。这对我来说已经足够了。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv(r"g:\s1.txt")

S1 = data['School1']
S2 = data['School2']
S3 = data['School3']

Lists1 = []
Lists2 = []
Lists3 = []

for i in range(len(data)):
    s1d = int(S1[i])
    s2d = int(S2[i])
    s3d = int(S3[i])
    Lists1.append([i,0,s1d])
    Lists2.append([i,1,s2d])
    Lists3.append([i,2,s3d])
Listxyz = Lists1 + Lists2 + Lists3

Answer 2

根据bar3d()的说法，data由一个二维数组表示。对于school1，我认为您可以这样做

df['y'] = 0

data = df[['Date', 'y', 'School1']].values.tolist()

print(data)

[['2021/3/1', 0, 853], ['2021/3/2', 0, 165], ['2021/3/3', 0, 469], ['2021/3/4', 0, 857], ['2021/3/5', 0, 326], ['2021/3/6', 0, 802], ['2021/3/7', 0, 768], ['2021/3/8', 0, 911], ['2021/3/9', 0, 960]]

如果您不想编辑原始数据帧

df_ = pd.concat([df['Date'], pd.Series([0]*len(df)), df['School1']], axis=1)

data = df_.values.tolist()