Pyecharts 可视化操作CSV文件 （bar，radar）

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.charts import Bar ,Pie,Radar
file_name = "C:\Users\dgd71\Desktop\大学\创新实验\python学习\数据\newbaby.csv"
def bar_chart(x,y):                   #写一个柱状表（x轴，y轴）
    bar =(
        Bar()                         #创建对象
        .add_xaxis(list(data[x]))     #为x轴添加数据
        .add_yaxis(y,list(data[y]))   # 必须先写y轴字符串名，数据类型必须是列表型。
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="新生儿出生体长", subtitle="男女婴"))
        )
    return bar.render()
def radar_picture(x,y,z,w,t):                   #自定义一个雷达图函数（病人1，病人2，病人3，病人4，病人5）
    patient1 =[list(patient_data.loc[x])[1:7]]  #先取行，再转换成列表切片。
    patient2 =[list(patient_data.loc[y])[1:7]]
    patient3 =[list(patient_data.loc[z])[1:7]]
    patient4 =[list(patient_data.loc[w])[1:7]]
    patient5 =[list(patient_data.loc[t])[1:7]]
    c_schema =[ {"name":"怀孕次数","max":max(patient_data["Pregnancies"])},
                {"name":"口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度为2小时", "max": max(patient_data["Glucose"])},
                {"name": "舒张压（mm Hg）", "max": max(patient_data["BloodPressure"])},
                {"name": "肱三头肌皮褶厚度（mm）", "max": max(patient_data["SkinThickness"])},
                {"name": "2小时血清胰岛素（μU/ ml）", "max": max(patient_data["Insulin"])},
                {"name": "BMI身体质量指数（体重kg /（身高m）^ 2）", "max": max(patient_data["BMI"])},
    ]
    rader = Radar()
    rader.add_schema(c_schema)
    rader.add("病人1",patient1,color="#90ff00")
    rader.add("病人2",patient2,color="#203f70")
    rader.add("病人3",patient3,color="#301ff0")
    rader.add("病人4",patient4, color="#00ff00")
    rader.add("病人5",patient5)
    rader.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    rader.set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="患病因数"), #标题
        )
    # rader =(
    #     Radar()
    #     .add_schema(
    #         schema=[
    #             opts.RadarIndicatorItem(name="怀孕次数",max_=20),
    #             opts.RadarIndicatorItem(name="口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度为2小时", max_=200),
    #             opts.RadarIndicatorItem(name="舒张压（mm Hg）", max_=130),
    #             opts.RadarIndicatorItem(name="肱三头肌皮褶厚度（mm）", max_=50),
    #             opts.RadarIndicatorItem(name="2小时血清胰岛素（μU/ ml）", max_=600),
    #             opts.RadarIndicatorItem(name="BMI身体质量指数（体重kg /（身高m）^ 2）", max_=50),
    #
    #         ]
    #     )
    #     .add("病人1",patient1)
    #     .add("病人2",patient2)
    #     .add("病人3",patient3)
    #     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    #     .set_global_opts(
    #         legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"),
    #         title_opts=opts.TitleOpts(title="患病因数"),
    #     )
    # )
    return rader.render()


if __name__ == "__main__":
    try:
        patient_data = pd.DataFrame(pd.read_csv("diabetesP1.csv"))
        data = pd.read_csv(file_name)
        radar_picture(3,23,8,129,89)
        #bar_chart("gender","newBabyHeight")
    except FileNotFoundError:
        print("文件没有存在")