使用pyecharts.map实现多组数据提示框展示

在数据可视化项目中，我们经常需要在地图上展示多个维度的数据指标。pyecharts作为Python生态中优秀的可视化库，其map组件可以方便地实现地理信息可视化。本文将介绍如何在地图提示框中展示多组数据。

基本地图绘制

首先，我们需要导入必要的库并准备基础数据：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

# 省份数据
provinces = ["北京", "天津", "河北", "山西", "内蒙古"]
# 产量数据
yield_data = [100, 200, 300, 400, 500]
# 面积数据
area_data = [50, 100, 150, 200, 250]

单数据项地图

最简单的map绘制方式如下：

map_chart = (
    Map()
    .add("产量", [list(z) for z in zip(provinces, yield_data)], "china")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国水稻产量分布"))
)
map_chart.render("simple_map.html")

这种方式只能展示单一维度的数据。

多数据项提示框实现

要在提示框中展示多组数据，我们需要使用formatter参数自定义提示框内容：

map_chart = (
    Map()
    .add(
        series_name="水稻数据",
        data_pair=[list(z) for z in zip(provinces, yield_data)],
        maptype="china",
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全国水稻数据分布"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            formatter="""
            function(params) {
                var valueIndex = params.dataIndex;
                var yieldValue = params.value;
                var areaValue = areaData[valueIndex];
                return params.name + '<br/>' +
                       '产量: ' + yieldValue + '<br/>' +
                       '面积: ' + areaValue;
            }
            """,
            extra_css_text="""
            var areaData = [50, 100, 150, 200, 250];
            """
        )
    )
)

更灵活的数据绑定方式

上述方法需要手动维护数据索引，不太灵活。更好的做法是使用extra_data参数：

map_chart = (
    Map()
    .add(
        series_name="水稻数据",
        data_pair=[list(z) for z in zip(provinces, yield_data)],
        maptype="china",
        extra_data=area_data,  # 传递额外数据
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全国水稻数据分布"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            formatter="""
            function(params) {
                return params.name + '<br/>' +
                       '产量: ' + params.value + '<br/>' +
                       '面积: ' + params.data.extra;
            }
            """
        )
    )
)

多系列叠加方案

另一种实现方式是使用多个系列叠加：

map_chart = (
    Map()
    .add("产量", [list(z) for z in zip(provinces, yield_data)], "china")
    .add("面积", [list(z) for z in zip(provinces, area_data)], "china", is_selected=False)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全国水稻数据分布"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item")
    )
)

这种方法会自动合并多个系列的提示信息，但需要注意设置is_selected=False来隐藏不需要直接显示的系列。

最佳实践建议

1. 对于少量额外数据，推荐使用extra_data方式
2. 对于多个独立指标，推荐使用多系列叠加
3. 对于复杂数据结构，可以考虑使用回调函数处理
4. 注意数据对齐问题，确保各维度的数据顺序一致

通过以上方法，我们可以灵活地在pyecharts地图中展示多维度的数据信息，满足各种业务场景的需求。