Exemple #1
0
    def img23_qxydnlzs(self):
        """
        # 图23 各区县用电量降幅较大养老机构分布
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()

        ds_pjydbhl = pd.read_excel(f'{listdata_addr}各养老院平均用电变化率表1.xlsx')
        ds_pjydbhl = ds_pjydbhl[ds_pjydbhl['平均用电变化率(%)'] <= -90]
        pjydbhl_jd = ds_pjydbhl[['地市', '养老院名称']]
        pjydbhl_jd = pjydbhl_jd.groupby('地市').count()
        pjydbhl_jd = DataFrame(pjydbhl_jd)
        pjydbhl_jd = pjydbhl_jd.sort_values(by='养老院名称',
                                            axis=0,
                                            ascending=False)
        pjydbhl_jd.reset_index(inplace=True)
        print(pjydbhl_jd)

        pjydbhl_jd['养老院名称'] = pjydbhl_jd['养老院名称'].map(lambda x: math.trunc(x))
        ax1 = plt.figure().gca()
        ax1.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))

        x2 = pjydbhl_jd['地市']
        y2 = pjydbhl_jd['养老院名称']
        plt.bar(x2, y2, 0.25, color="#4e79a7")
        plt.ylabel("养老机构数(个)")
        for x, y in zip(pjydbhl_jd['地市'], pjydbhl_jd['养老院名称']):
            plt.text(x, y, y, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
        # plt.ylim(0,3)

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, '图23 各区县用电量降幅较大养老机构分布')
Exemple #2
0
    def draw_ggmydbhl(self):
        """
        # 各规模养老机构平均用电影响率
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()

        scale_pjydyxl = pd.read_excel(
            f'{listdata_addr}各规模平均用电变化率表.xlsx').sort_values(by='平均用电变化率(%)',
                                                            axis=0,
                                                            ascending=False)
        scale_pjydyxl['平均用电变化率(%)'] = round(scale_pjydyxl['平均用电变化率(%)'])
        scale_pjydyxl['平均用电变化率(%)'] = scale_pjydyxl['平均用电变化率(%)'].map(
            lambda x: math.trunc(x))
        # scale_pjydyxl = scale_pjydyxl.sort_values(by='平均用电影响率(%)', axis=0, ascending=False)
        x7 = scale_pjydyxl['规模']
        y7 = scale_pjydyxl['平均用电变化率(%)']
        for x, y in zip(x7, y7):
            y1 = str(y) + '%'
            plt.text(x, y, y1, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
        plt.bar(x7, y7, 0.2, color="#4e79a7")
        plt.ylabel("平均用电变化率")

        # y轴添加百分号
        def to_percent(temp, position):
            return '%1.0f' % temp + '%'

        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, '各规模养老机构用电变化率')
Exemple #3
0
    def img22_qx_cjydl_bhjd(self):
        """
        # 图22 各地市平均用电能力指数排名
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()

        ds_cjydbhl = pd.read_excel(f'{listdata_addr}湖北_各养老院床均用电变化率1.xlsx')
        ds_cjydbhl = ds_cjydbhl[ds_cjydbhl['床均用电变化率'] <= -90]
        cjydbhl_jd = ds_cjydbhl[['地市', '养老院名称']]
        cjydbhl_jd = cjydbhl_jd.groupby('地市').count()
        cjydbhl_jd = DataFrame(cjydbhl_jd)
        cjydbhl_jd = cjydbhl_jd.sort_values(by='养老院名称',
                                            axis=0,
                                            ascending=False)
        cjydbhl_jd.reset_index(inplace=True)
        cjydbhl_jd['养老院名称'] = cjydbhl_jd['养老院名称'].map(lambda x: math.trunc(x))
        print(cjydbhl_jd)

        ax1 = plt.figure().gca()
        ax1.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))

        x2 = cjydbhl_jd['地市']
        y2 = cjydbhl_jd['养老院名称']
        plt.bar(x2, y2, 0.25, color="#4e79a7")
        plt.ylabel("养老机构数(个)")
        for x, y in zip(cjydbhl_jd['地市'], cjydbhl_jd['养老院名称']):
            plt.text(x, y, y, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
        # plt.ylim(0,3)

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, '图22 床均用电量变化较大养老机构区县分布')
Exemple #4
0
    def img21_qxydnlzs(self):
        """
        # 图21 各地市平均用电能力指数排名
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()

        ds_pjydnlzs = pd.read_excel(
            f'{listdata_addr}各地市平均用电能力指数表.xlsx').sort_values(by='平均用电能力指数',
                                                             axis=0,
                                                             ascending=False)

        ds_pjydnlzs['均线'] = ds_pjydnlzs['平均用电能力指数'].mean()

        plt.figure()
        ax = plt.subplot()

        ax.plot(ds_pjydnlzs['地市'],
                ds_pjydnlzs['均线'],
                c='grey',
                dashes=[6, 2],
                label='均线')

        x2 = ds_pjydnlzs['地市']
        y2 = ds_pjydnlzs['平均用电能力指数']
        plt.bar(x2, y2, 0.4, color="#4e79a7")
        plt.ylabel("用电能力指数")

        ax.set_xticklabels(labels=style.wenziShu(x2))

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, '图21 各区县用电能力指数排名')
Exemple #5
0
    def img19_qxydbhl(self):
        """
        # 图19 各地市养老机构平均用电影响率
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()

        ds_pjydyxl = pd.read_excel(
            f'{listdata_addr}各地市平均用电变化率表.xlsx').sort_values(by='平均用电变化率(%)',
                                                            axis=0,
                                                            ascending=False)

        ds_pjydyxl['均线'] = ds_pjydyxl['平均用电变化率(%)'].mean()

        plt.figure()
        ax = plt.subplot()
        x5 = ds_pjydyxl['地市']
        y5 = ds_pjydyxl['平均用电变化率(%)']
        plt.bar(x5, y5, 0.4, color="#4e79a7")
        plt.ylabel("平均用电变化率")
        ax.set_xticklabels(labels=style.wenziShu(x5))

        # x_major_locator = MultipleLocator(1.2)
        # ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

        # y轴添加百分号
        def to_percent(temp, position):
            return '%1.0f' % temp + '%'

        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, '图19 各区县养老机构用电变化率排名')
    def img18_yljgydbhl(self):
        """
        # 图18 湖北各地市养老机构用电变化率
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()
        ds = [
            '随州', '黄冈', '宜昌', '黄石', '恩施', '武汉', '咸宁', '荆门', '十堰', '孝感', '仙桃',
            '襄阳', '荆州', '鄂州', '天门', '潜江'
        ]
        # ds = ['黄石', '恩施', '武汉', '咸宁', '荆门', '仙桃', '襄阳', '荆州', '天门', '潜江']
        color = [
            'black', 'aqua', 'blue', 'fuchsia', 'gray', 'green', 'lime',
            'maroon', 'navy', 'olive', 'purple', 'red', 'silver', 'teal',
            'pink', 'yellow'
        ]
        for i in range(len(ds)):
            ds_str = ds[i]
            color_str = color[i]
            rq_ydyxl = pd.read_excel(
                f'{ds_addr}{ds_str}每日用电变化率表.xlsx').sort_values(by='日期', axis=0)
            x4 = rq_ydyxl['日期']
            y4 = rq_ydyxl['用电变化率(%)']
            plt.plot(x4,
                     y4,
                     'o-',
                     color=color_str,
                     linewidth=0.5,
                     markersize=1.5,
                     label=ds_str)

        plt.ylabel("用电变化率")
        plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
        plt.xticks(pd.date_range('2020-1-1', '2020-4-30', freq='20d'))
        plt.legend(ncol=6, loc=(0, 1))

        # plt.title(f'{ds}_养老机构用电变化率')

        # y轴添加百分号
        def to_percent(temp, position):
            return '%1.0f' % temp + '%'

        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, f'图18 湖北各地市养老机构用电变化率_16')
Exemple #7
0
    def img18_yljgydbhl(self):
        """
        # 图18 养老机构疫情疫情影响率
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()

        rq_ydyxl = pd.read_excel(f'{listdata_addr}每日用电变化率表.xlsx').sort_values(
            by='日期', axis=0)

        x4 = rq_ydyxl['日期']
        y4 = rq_ydyxl['用电变化率(%)']
        plt.plot(x4, y4, 'o-', color="#4e79a7", linewidth=0.5, markersize=1.5)
        plt.ylabel("用电变化率")
        plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
        plt.xticks(pd.date_range('2020-1-1', '2020-4-30', freq='20d'))

        # 添加文字和竖线
        plt.text(x4[10], 14, '疫情前', fontsize=10, color='gray')
        plt.text(x4[50], 14, '疫情中', fontsize=10, color='gray')
        plt.text(x4[100], 14, '疫情后', fontsize=10, color='gray')
        plt.vlines(x4[23],
                   -28,
                   15,
                   colors='gray',
                   linestyles='--',
                   linewidth=0.5)
        plt.vlines(x4[97],
                   -28,
                   15,
                   colors='gray',
                   linestyles='--',
                   linewidth=0.5)

        # y轴添加百分号
        def to_percent(temp, position):
            return '%1.0f' % temp + '%'

        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, f'图18 养老机构用电变化率')
Exemple #8
0
    def img20_yljgydnlzs(self):
        """
        图20 养老机构用电能力指数变化趋势
        :return:
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure()

        rq_ydnlzs = pd.read_excel(
            f'{listdata_addr}湖北每日用电能力指数表.xlsx').sort_values(by='日期', axis=0)

        x1 = rq_ydnlzs['日期']
        y1 = rq_ydnlzs['用电能力指数']
        plt.plot(x1, y1, 'o-', color="#4e79a7", linewidth=0.5, markersize=1.8)
        plt.ylim(0, 1.2)  # y轴限制
        plt.ylabel("用电能力指数")
        plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
        plt.xticks(pd.date_range('2020-1-1', '2020-4-30', freq='20d'))

        # 添加文字和竖线
        plt.text(x1[10], 1.1, '疫情前', fontsize=12)
        plt.text(x1[50], 1.1, '疫情中', fontsize=12)
        plt.text(x1[100], 1.1, '疫情后', fontsize=12)
        plt.vlines(x1[23],
                   0.0,
                   1.2,
                   colors='gray',
                   linestyles='--',
                   linewidth=0.5)
        plt.vlines(x1[97],
                   0.0,
                   1.2,
                   colors='gray',
                   linestyles='--',
                   linewidth=0.5)

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, '图20 养老机构用电能力指数变化趋势')
Exemple #9
0
    def img25_qxydnlzsbhqk(self):
        """
        # 图25 各地市用电能力指数整体变化情况
        :return:   #96FED1    #2828FF
        """
        style = StyleUtil()
        style.set_figure(frame=True)

        ds_rq_ydnlzs_ztbhl = pd.read_excel(
            f'{listdata_addr}各地市整体用电能力指数变化表.xlsx')

        ds_rq_ydnlzs_ztbhl.rename(columns={'整体变化率': '变化率'}, inplace=True)
        ds_rq_ydnlzs_ztbhl = ds_rq_ydnlzs_ztbhl.sort_values(by='疫情前平均用电能力指数',
                                                            axis=0,
                                                            ascending=False)

        plt.figure()
        ax1 = plt.subplot()

        x3 = ds_rq_ydnlzs_ztbhl['地市']
        y3_1 = ds_rq_ydnlzs_ztbhl['疫情前平均用电能力指数']
        y3_2 = ds_rq_ydnlzs_ztbhl['疫情后平均用电能力指数']
        n = np.arange(x3.shape[0])
        # bar_width = 0.25
        bar_width = 0.3
        plt.bar(n,
                y3_1,
                bar_width,
                align="center",
                color="#4e79a7",
                label='疫情前')
        plt.bar(n + bar_width,
                y3_2,
                bar_width,
                color=(0.3, 0.7, 0.7, 0.91),
                align="center",
                label='疫情后')
        print(n + bar_width / 2)
        plt.xticks(n + bar_width / 2, x3)

        ax2 = ax1.twinx()
        ax2.plot(x3,
                 ds_rq_ydnlzs_ztbhl['变化率'],
                 color="#FBDA80",
                 label="变化率",
                 linewidth=1.5)

        def to_percent(temp, position):
            return '%1.0f' % temp + '%'

        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

        # 设置X轴ticks文字竖着显示
        ax1.set_xticklabels(labels=style.wenziShu(x3))
        # ax2.set_xticklabels(labels=style.wenziShu(x3))

        # 取消边框
        ax1.spines["top"].set_visible(False)
        ax2.spines["top"].set_visible(False)

        # Y轴标签
        ax1.set_ylabel('用电能力指数')
        ax2.set_ylabel('变化率')
        # 开启图例
        leg1 = ax1.legend(handleheight=0.05,
                          ncol=2,
                          columnspacing=0.4,
                          loc=(0.38, 1))
        leg2 = ax2.legend(handleheight=0.45, columnspacing=0.4, loc=(0.7, 1))

        # 取消图例的边框
        leg1.get_frame().set_linewidth(0.0)
        leg2.get_frame().set_linewidth(0.0)

        # 自动调整布局
        plt.tight_layout()

        mu = ModelUtil()
        mu.save_pic(plt, '图25 各区县养老机构用电能力指数变化情况')