Python物流大数据可视化大屏

原创

mob64ca12d16caa 2023-09-03 10:04:06 ©著作权

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Python物流大数据可视化大屏

引言

在现代物流行业中，大规模的数据处理和可视化已经成为一个重要的工作环节。物流大数据可视化大屏的搭建可以帮助物流公司直观了解运输过程中的情况，提高运输效率和管理水平。本文将介绍如何使用Python来构建一个物流大数据可视化大屏，帮助物流公司从数据中获取有价值的信息。

准备工作

在开始之前，我们需要安装一些Python库来帮助我们进行数据处理和可视化。其中，pandas是一个用于数据处理的常用库，matplotlib和seaborn是用于数据可视化的库。我们可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas matplotlib seaborn

数据准备

在构建物流大数据可视化大屏之前，我们需要准备一些数据来展示。假设我们有以下几个数据集：

物流订单数据

订单编号	发货地	目的地	货物类型	运输方式	运费
001	北京	上海	电子产品	空运	100
002	北京	广州	日用品	公路	50
003	上海	深圳	服装	火车	80

物流车辆数据

车牌号	司机	运输方式	运输量
A001	张三	空运	10
A002	李四	公路	20
A003	王五	火车	15

数据处理

首先，我们需要将订单数据和车辆数据加载到Python中进行处理。我们可以使用pandas库来读取CSV文件并创建数据框：

import pandas as pd

# 读取订单数据
order_data = pd.read_csv('order_data.csv')

# 读取车辆数据
vehicle_data = pd.read_csv('vehicle_data.csv')

接下来，我们可以使用pandas库来进行数据处理。例如，我们可以计算每个地区的订单数量和总运费：

# 按发货地计算订单数量和总运费
orders_by_origin = order_data.groupby('发货地').agg({'订单编号': 'count', '运费': 'sum'})

# 按目的地计算订单数量和总运费
orders_by_destination = order_data.groupby('目的地').agg({'订单编号': 'count', '运费': 'sum'})

数据可视化

使用matplotlib和seaborn库，我们可以将数据可视化为柱状图、饼图、折线图等。例如，我们可以使用柱状图来展示每个地区的订单数量和总运费：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置图形风格
sns.set(style="whitegrid")

# 绘制订单数量柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=orders_by_origin.index, y='订单编号', data=orders_by_origin)
plt.xlabel('发货地')
plt.ylabel('订单数量')
plt.title('每个地区的订单数量')
plt.show()

# 绘制总运费柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=orders_by_origin.index, y='运费', data=orders_by_origin)
plt.xlabel('发货地')
plt.ylabel('总运费')
plt.title('每个地区的总运费')
plt.show()