import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie, Bar, Timeline

js = pd.read_csv('changsha天气.csv', encoding='gbk')

js['日期'] = js['日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x))

js['month'] = js['日期'].dt.month
js_agg1 = js.groupby(['month', '天气']).size().reset_index()

js_agg1.columns = ['month', 'tianqi', 'count']

print(js_agg1[js_agg1['month'] == 1][['tianqi', 'count']] \
      .sort_values(by='count', ascending=False).values.tolist())

#实例化一个时间序列的对象
timeline = Timeline()
#播放参数:设置时间间隔1s 单位是：ms(毫秒)
timeline.add_schema(play_interval=1000)

#循环遍历df_agg['month']里的唯一值
for month in js_agg1['month'].unique():
    data1 = (
        js_agg1[js_agg1['month'] == month][['tianqi', 'count']]
        .sort_values(by='count', ascending=True)
        .values.tolist()
    )

    # print(data)   #绘制柱状图
    bar1 = Bar()
    # x轴是天气名称
    bar1.add_xaxis([x[0] for x in data1])
    # y轴是各天气出现次数
    bar1.add_yaxis('天气情况', [x[1] for x in data1])

    # 让柱状图横着放
    bar1.reversal_axis()
    # 将计数标签放在图形右边
    bar1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
    # 设置下图表的名字
    bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='长沙2023年每月天气变化'))
    # 将设置好的bar对象放置到时间轮播图中，并且标签选择月份 格式为：数字月
    timeline.add(bar1, f'{month}月')
    timeline.render('长沙天气轮播图.html')