Data Viz Suite - 数据可视化套件
专业的数据可视化解决方案，支持静态图表、交互式仪表盘和企业级报表。
功能特性
- 📊 多种图表类型：折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图、箱线图
- 🎨 三大可视化引擎：Plotly(交互式)、Matplotlib(静态)、Seaborn(统计)
- 📈 交互式仪表盘：支持拖拽布局、实时数据更新
- 📄 报表导出：支持 PDF、PNG、HTML、Excel 格式
- 🔗 数据源支持：CSV、Excel、JSON、SQL 数据库
- 🌐 Web 展示：生成交互式 HTML 报告
安装
pip install -r requirements.txt
快速开始
1. 基础图表
from scripts.chart_engine import ChartEngine
engine = ChartEngine(backend='plotly')
# 创建折线图
data = {'月份': ['1月', '2月', '3月'], '销售额': [100, 150, 200]}
fig = engine.line_chart(data, x='月份', y='销售额', title='月度销售趋势')
fig.write_html('sales.html')
2. 交互式仪表盘
from scripts.dashboard import Dashboard
dash = Dashboard(title='业务监控大屏')
dash.add_chart('sales', engine.line_chart(data, x='月份', y='销售额'))
dash.add_chart('users', engine.bar_chart(users, x='日期', y='新增用户'))
dash.save('dashboard.html')
3. 数据报表
from scripts.report_generator import ReportGenerator
report = ReportGenerator()
report.add_section('销售分析', charts=[fig1, fig2])
report.add_table('明细数据', dataframe=df)
report.export('report.pdf')
目录结构
data-viz-suite/
├── SKILL.md # 本文件
├── README.md # 详细文档
├── requirements.txt # 依赖
├── examples/ # 示例
│ └── basic_usage.py
├── scripts/ # 核心脚本
│ ├── chart_engine.py
│ ├── dashboard.py
│ ├── report_generator.py
│ └── data_connector.py
└── tests/ # 测试
├── test_chart_engine.py
├── test_dashboard.py
└── test_report_generator.py
配置说明
主题配置
from scripts.chart_engine import Theme
engine = ChartEngine(theme=Theme.DARK) # DARK, LIGHT, CORPORATE
数据源配置
# CSV/Excel
conn = DataConnector()
df = conn.load_csv('data.csv')
df = conn.load_excel('data.xlsx', sheet='Sheet1')
# SQL
config = {
'host': 'localhost',
'port': 3306,
'user': 'root',
'password': 'pass',
'database': 'analytics'
}
df = conn.load_sql('SELECT * FROM sales', config)
许可证
MIT License
