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数据可视化动画还在用Excel做？
现在一个简单的Python包就能分分钟搞定！
而且生成的动画也足够丝滑，效果是酱紫的：
这是一位专攻Python语言的程序员开发的安装包，名叫Pynimate。
目前可以直接通过PyPI安装使用。
使用指南
想要使用Pynimate，直接import一下就行。
import pynimate as nim
输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。
而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。
time, col1, col2, col3
2012 1 2 1
2013 1 1 2
2014 2 1.5 3
2015 2.5 2 3.5
具体的代码形式如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data'csv').set_index('time')
比如要处理具体的数据，写成代码应该是这样子的。
df = pd.DataFrame(
{
"time": ["1960-01-01", "1961-01-01", "1962-01-01"],
"Afghanistan": [1, 2, 3],
"Angola": [2, 3, 4],
"Albania": [1, 2, 5],
"USA": [5, 3, 4],
"Argentina": [1, 4, 5],
}
).set_index("time")
此外，要制作条形数据动画，Barplot还有三个必需的参数得注意：data、time_format和ip_freq（Interpolation frequency）。
data就是表格的数据，这里也就不再赘述。
time_format是指数据索引的时间日期格式，一般为：”%Y-%m-%d”。
最后是ip_freq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。
一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。
举个栗子