Pyecharts 时间轴柱状图：西安2023年每月天气变化可视化

这段代码使用了 pyecharts 库中的 Timeline 和 Bar 类，用于创建一个时间轴的柱状图，展示西安2023年每月不同天气类型的变化趋势。

具体步骤如下：

创建一个 Timeline 对象，并设置播放间隔为 1000 毫秒。

timeline = Timeline()
timeline.add_schema(play_interval=1000)

遍历数据集 df_agg 中的每个月份，对于每个月份，提取出该月份的天气和计数信息，并按计数从小到大排序，将结果转化为二维列表。

for month in df_agg['month'].unique():
    data = (
        df_agg[df_agg['month']==month][['tianqi','count']]
        .sort_values(by='count',ascending=True)
        .values.tolist()
    )

创建一个 Bar 对象，并设置 x 轴为天气列表，y 轴为计数列表，设置柱状图为横向显示。

    bar = Bar()
    bar.add_xaxis([x[0] for x in data])
    bar.add_yaxis('',[x[1] for x in data])
    bar.reversal_axis()

设置柱状图的系列选项，包括标签位置在右侧，以及全局标题为“西安2023年每月天气变化”。

    bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
    bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='西安2023年每月天气变化 '))

将该 Bar 对象添加到时间轴中，时间轴的名称为当前遍历到的月份。最终得到一个时间轴的柱状图，用于展示不同月份的天气变化情况。

    timeline.add(bar, f'{month}月')

这段代码利用 Pyecharts 库强大的可视化能力，将数据集中的天气信息转化为直观的图表形式，方便用户快速理解和分析西安2023年每月天气变化趋势。