數據可視化動畫還在用 Excel 做？
現在一個簡單的 Python 包就能分分鐘搞定！
而且生成的動畫也足夠絲滑，效果是醬紫的：
這是一位專攻 Python 語言的程序員開發的安裝包，名叫Pynimate。
目前可以直接通過 PyPI 安裝使用。
使用指南
想要使用 Pynimate，直接 import 一下就行。
import pynimate as nim
輸入數據後，Pynimate 将使用函數 Barplot（）來創建條形數據動畫。
而創建這種動畫，輸入的數據必須是 pandas 數據結構（如下），其中将時間列設置為索引，換句話說索引代表的是自變量。
time, col1, col2, col3
2012 1 2 1
2013 1 1 2
2014 2 1.5 3
2015 2.5 2 3.5
具體的代碼形式如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv ( 'data'csv' ) .set_index ( 'time' )
比如要處理具體的數據，寫成代碼應該是這樣子的。
df = pd.DataFrame (
{
"time": [ "1960-01-01", "1961-01-01", "1962-01-01" ] ,
"Afghanistan": [ 1, 2, 3 ] ,
"Angola": [ 2, 3, 4 ] ,
"Albania": [ 1, 2, 5 ] ,
"USA": [ 5, 3, 4 ] ,
"Argentina": [ 1, 4, 5 ] ,
}
) .set_index ( "time" )
此外，要制作條形數據動畫，Barplot 還有三個必需的參數得注意：data、time_format 和 ip_freq（Interpolation frequency）。
data 就是表格的數據，這裡也就不再贅述。
time_format 是指數據索引的時間日期格式，一般為："%Y-%m-%d"。
最後是 ip_freq，它是制作動畫中比較關鍵的一步，通過線性插值使動畫更加流暢絲滑。
一般來說，并不是所有的原始數據都适合做成動畫，現在一個典型的視頻是 24fps，即每秒有 24 幀。
舉個栗子，下面這個表格中的數據隻有三個時間點，按理說隻能生成 3 幀視頻，最終動畫也隻有 3/24 秒。
time, col1, col2
2012 1 3
2013 2 2
2014 3 1
這時候，ip_freq 插值（線性）就開始發揮作用了，如果插值是一個季度，則得出的數據就變成了這樣：
time col1 col2
2012-01-01 1.00 3.00
2012-04-01 1.25 2.75
2012-07-01 1.50 2.50
2012-10-01 1.75 2.25
2013-01-01 2.00 2.00
2013-04-01 2.25 1.75
2013-07-01 2.50 1.50
2013-10-01 2.75 1.25
2014-01-01 3.00 1.00
具體的插值時間間隔為多久，則要視具體的數據而定，一般繪制大數據時，設置為 ip_freq = None。
至此，就能生成數據動畫了，完整代碼如下所示：
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import pynimate as nim
df = pd.DataFrame (
{
"time": [ "1960-01-01", "1961-01-01", "1962-01-01" ] ,
"Afghanistan": [ 1, 2, 3 ] ,
"Angola": [ 2, 3, 4 ] ,
"Albania": [ 1, 2, 5 ] ,
"USA": [ 5, 3, 4 ] ,
"Argentina": [ 1, 4, 5 ] ,
}
) .set_index ( "time" )
cnv = nim.Canvas ( )
bar = nim.Barplot ( df, "%Y-%m-%d", "2d" )
bar.set_time ( callback=lambda i, datafier: datafier.data.index [ i ] .year )
cnv.add_plot ( bar )
cnv.animate ( )
plt.show ( )
這是插值為兩天，生成的動畫效果。
最後還有一個問題，那就是保存動畫，有兩個格式可以選擇：gif 或者 mp4。
保存為動圖一般使用：
cnv.save ( "file", 24, "gif" )
若要保存為 mp4 的話，ffmpeg 是個不錯的選擇，它是保存為 mp4 的标準編寫器。
pip install ffmpeg-python
或者：
conda install ffmpeg
當然，同樣也可以使用 Canvas.save ( ) 來保存。
cnv.save ( "file", 24 ,"mp4" )
作者介紹
julkar9，Python/Flutter 開發人員，研究的方向為數據分析與可視化。
小哥表示，Pynimate 還會不斷更新，目前正在接受大家的反饋，之後還會上線等值區域圖等功能。
他還開發了一個應用程序：Chatmetry，同樣也與數據統計有關，是一個用于創建 whatsapp 聊天統計數據的機器人應用程序。
這個程序可以從導出的聊天中生成各種統計信息，同時支持個人和群組聊天，并且是完全離線的，既不會保存也不會共享。
傳送門：
https://julkaar9.github.io/pynimate/
