用python绘制1960年到2019年全国GDP增长图

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import *

#处理数据
f = open("D:/1960-2019全球GDP数据.csv","r",encoding="GB2312")
#读取每一行，返回是一个列表
data_lines = f.readlines()
f.close()
#数据中第一行是year，国家，GDP的字样，第一行并非数据，所以要删掉
#可以访问列表中的第一行数据进行删除
my_dict = {}
data_lines.pop(0)
for data in data_lines:
    year=data.split(",")[0]
    country=data.split(",")[1]
    GDP=float(data.split(",")[2])#因为所提供的的数据有科学计数的方式，因此可以通过float类型进行转换

    try:
        my_dict[year].append([country,GDP])
    except KeyError:
        my_dict[year]=[]
        my_dict[year].append([country, GDP])

#对年份进行排序，由于字典中用for循环取出时都不按顺序，因此我们可以先取出关键字，排好序
keys=sorted(my_dict.keys())
timeline=Timeline()
for every_year in keys:
    #对每年的GDP进行排序，只取前八名
    my_dict[every_year].sort(key=lambda element:element[1],reverse=True)
    forth_8=my_dict[every_year][0:8]
    x_data=[]
    y_data=[]
    for data in forth_8:
        x_data.append(data[0])
        y_data.append(data[1]/100000000)
    #绘图
    bar = Bar()
    x_data.reverse()
    y_data.reverse()
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis("GDP(亿)",y_data,label_opts=LabelOpts(position="right"))
    #反转X轴和Y轴
    bar.reversal_axis()
    bar.set_global_opts(
        title_opts=TitleOpts(title=f"{every_year}的世界各国GDP图")
    )
    timeline.add(bar,str(every_year))
#设置自动播放
timeline.add_schema(
   play_interval=1000,
   is_timeline_show=True,
   is_auto_play=True,
   is_loop_play=True
    )
timeline.render("1960-2019年世界GDP的排名.html")

一定要一步一步的来哦，我在调试的过程中也是出现很多错误，但是都一一克服了呀！