作为数据分析的扛把子，python身上待开发的东西可太多了，今天带大家get一个python数据分析的强大功能——动态可视化数据分析！
① 首先导入所需的库
pandas：用于数据处理和分析
plotly.graph_objs 和 plotly.express：用于绘制交互式图表
plotly.io：用于保存图表为 HTML 文件
numpy：用于数值计算
②读取了名为 'owid-co2-data.csv' 的数据集，并将其存储在名为 df 的 Pandas DataFrame 中
③对数据进行预处理，以用于绘制气泡图
筛选出年份在 1950 年到 2018 年之间、国家不是 'World' 并且 'gdp'、'co2'、'population' 列没有缺失值的数据
对人口数据进行归一化处理，以便在图表中以气泡的大小表示
④绘制动态多维气泡图
使用 px.scatter 函数绘制散点图
设置 x 轴为 GDP，y 轴为 CO2 排放量，气泡大小和颜色分别表示归一化后的人口和国家
设置 x 轴和 y 轴为对数刻度
使用 animation_frame 参数实现动态效果，每个帧代表一个年份。
添加标题和轴标签
最后保存图表为 HTML 文件并显示图表
⑤对数据进行预处理，以用于绘制区域地图
筛选出年份在 1950 年到 2018 年之间，并且 'co2_per_capita' 列没有缺失值的数据
⑥绘制动态区域地图：
使用 px.choropleth 函数绘制区域地图
设置地图上的颜色代表 CO2 排放量，不同颜色表示不同的排放量水平
使用 animation_frame 参数实现动态效果，每个帧代表一个年份。
添加标题和色条
最后保存图表为 HTML 文件并显示图表
Python对于数据分析来说是一个很好的工具，可以让庞大繁杂的数据变得有迹可循，但是python学习也是需要一定的编程思维，还有很多的库和框架，并且数据分析也是需要具体案例具体分析，所以get一个有效的数据分析思维很重要。
如果大家在数据分析或者其他的留学学习上有什么问题都可以私信小编噢~
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