图表重叠与协调：将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调。美化图表：调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。通过以上步骤，可以制作出一张既专业又惊艳的南丁格尔玫瑰图，用于有效地展示和分析数据。
南丁格尔玫瑰图是一种独特的数据可视化图表，它夸大了数据之间差异的视觉效果，适合展示原本差异较小的数据。
让数据能够更加让人印象深刻。这种图表形式有时也被称作「南丁格尔的玫瑰」，是一种圆形的直方图。 南丁格尔自己常昵称这类图为鸡冠花图（coxcomb），并且用以表达军医院季节性的死亡率，对象是那些不太能理解传统统计报表的公务人员。
〖A〗、随便找个网站，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表— 创建图表 — 选择地图—标准中国地图 数据编辑— 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4，调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。另外，图说里面还有其他很多常用的图例。
〖B〗、百度地图API：提供了便捷的工具和丰富的功能，适合用于制作疫情分布地图。其他地图API：如腾讯位置服务、高德地图API等，虽然各有特点，但根据参考信息，百度地图API在本次制作中表现更佳。获取疫情数据API：利用fangkai提供的疫情数据API或其他可靠的疫情数据源，确保数据的真实性和实时性。
〖C〗、关注确诊人数的同时，更要重视疑似人数的变化 每天微博热搜上更新的确诊人数确实引人关注，但仅仅关注确诊人数的增加是远远不够的。疑似人数的变化同样重要，甚至更为关键。因为确诊人数是从疑似人数中检测出来的，疑似人数的增减趋势能够反映出疫情的传播速度和防控效果。
〖D〗、直观展示疫情分布： 地理信息系统（GIS）通过地图形式直观展示了疫情的地理分布。每天更新的疫情地图，如微博疫情地图，能够清晰地反映出各个省份、城市甚至具体区域的疫情严重程度。这种直观的展示方式有助于公众迅速了解疫情动态，提高防控意识。 例如，在疫情初期，武汉地区的疫情最为严重，地图上显示为深红色。
〖E〗、罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合，成功制作出了这份疫情场所分布地图。地图拥有多种功能，包括显示疫情小区位置、提供疫情小区详情、显示省市位置、自定位和地图查询等。为了优化地图显示效果和加载速度，罗孚在源码中进行了多处修改和调整。
〖A〗、实现方式：与确诊人数变化图表类似，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化 图表类型：折线图 展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。
〖B〗、本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W…中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。
〖C〗、疫情数字展示：使用指标卡形式，直观呈现关键疫情数据，如确诊人数、死亡人数、治愈人数等。左侧地图与折线图：利用ECharts图表库，展示上海疫情地图，以及疫情发展趋势的折线图，帮助用户快速了解疫情地理分布和趋势变化。
〖D〗、ECharts 5 对“分裂”、“合并”的支持，不仅需要设置 morph： true，还需要在 setOption 时，指定旧数据的哪个维度映射到新数据的哪个维度上。然后 ECharts 用这两个维度里的值进行对应，计算出数据项是否应该分裂、合并。
〖A〗、方法一： 步骤一：在PowerBI中，选择“获取数据”“全部”“文件夹”，并输入文件夹路径，确认后点击【转换数据】进入Power Query编辑器。 步骤二：在PQ编辑器中，点击“添加列”“自定义列”，使用M函数Excel.Workbook，然后选择Name和Data列。这将从每个Excel文件中提取数据。
〖B〗、在PowerBI中，选择“获取数据”“全部”“文件夹”并输入路径，确认后点击【转换数据】。 进入PQ界面，点击“添加列”“自定义列”，使用M函数Excel.Workbook（[Content]， true）（注意大小写），然后选择Name和Data列。 筛选需要的字段，确保文件夹内所有文件格式统一。
〖C〗、首先，在Power BI中，你需要利用已经建好的度量值来生成字段参数。这一步是设置动态显示日期列名的基础。为参数表添加一列：接下来，你需要打开参数的DAX表达式，并手动添加一列，这一列将用于显示日期信息。这一步骤确保了你的参数表中包含了日期相关的数据，为后续的动态显示做准备。
〖D〗、你可以通过以下步骤操作：在值字段中添加要相加的列（比如 Value）。然后，在筛选器面板中选择 Category 列，并设定筛选条件为 A。这样一来，PowerBI 将仅对属于类别 A 的行进行计算，并展示它们 Value 列的总和。
在地图设置界面中，选择“指定地图”并选中“中国”地图作为加载对象。数据设置 在数据设置界面中，将“地图同数据关联类型”选择为“坐标”，并分别勾选“经度坐标”、“纬度坐标”和“销售额”作为对应字段。同时，将子图类型选择为“热力图”。选择数据保存后，即可看到初步的热力地图效果。
一分钟学会简单热力图表制作的要点如下：选择数据源：以NBA球星的数据为例，确定你想要展示的数据项，这些数据将用于表示各项能力的强烈程度。设置条件格式色阶：在Excel中，选中包含数据的单元格区域。使用系统内置的条件格式功能，选择“色阶”来初步设定颜色。
首先，我们需要准备一份数据源，例如NBA球星各项数据的分数。这些数据将用于生成热力图。在这个例子中，我们可以看到不同NBA球星的得分、篮板、助攻等数据。我们的目标是通过热力图直观地展示这些数据的高低。
准备数据 首先，需要准备一组包含地理区域（如省份）和对应数值的两列数据。例如：省份：A列数值：B列 插入地图 选中以上数据区域（包括省份和数值两列）。在Excel的“插入”选项卡中，找到“地图”选项。选择“着色地图”，此时Excel会根据数据自动生成一个热力地图。
以下是一步步制作热力图的步骤：数据源：以NBA球星的数据为例，选择展示各项数据的强烈程度，热力图能一眼看出明星的强项。条件格式设置色阶：使用系统内置功能初步设定颜色，然后根据个人喜好修改色阶。注意区分不同项目的数据，确保比较的准确性。
热力图是数据分析中不可或缺的工具，它能够将数据密度通过颜色变化直观地展示出来。为了在1分钟内快速掌握并制作高质量的热力图，你需要学会以下三个高效技巧。理解热力图的核心价值 热力图的核心价值在于能够同时展现宏观趋势与微观异常，以及发现变量间的隐性关联。
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