作者 | 周志鹏

责编 | 郭   芮

最近，不止一次收到小伙伴的截图追问：

“这个图叫什么？？？”

“这个图真好看！！！怎么画啊？”

......

笔者本没有干货，问的人多了，也便有了干货。

此图姓桑名基，平素不喜露面。奈何天生丽质，偶有露面，必引众人围观。

时人有云：“桑基桑基，高贵美丽！”

桑基是何许图也？

据笔者不严谨的抽样提问统计，90%想学习桑基图的旁友，都是被她妖艳炫酷的外表所吸引。

而桑基图真正代表了什么？和类似图表相比的独特性是什么？却几乎无人问津。

害！人真的是视觉动物！

言归正传，我们来看看百科的官方解释：

桑基图(Sankey diagram)，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"而闻名，此后便以其名字命名为"桑基图"。

Emmm，有点内个意思了，结合其他资料，做进一步的汇总提炼：

• 桑基两个字取自“发明”者的名字

• 属于流程图的一种，核心在于展示数据的流转

• 主要由节点、边和流量三要素构成，边越宽代表流量越大

• 遵循守恒定律，无论怎么流动，开端和末端数据总是一致的

文字太苍白，下面我们用Python来绘制一个具体的实例。

Python手把手绘制桑基图

动手之前，我们再次敲黑板，回顾桑基图组成要素的重点——节点、边和流量。

任何桑基图，无论展现形式如何夸张，色彩如何艳丽，动效如何炫酷，本质都逃不出上述3点。

只要我们定义好上述3个要素，Python的pyecharts库能够轻松实现桑基图的绘制。

这里我们用“当代青年熬夜原因分析”数据为例：

（数据来源：这个数据是笔者近两周卖炒粉时口头做的调研）

很规整的性别、熬夜原因、人数三列数据。

不过，要用pyecharts来画图，得入乡随俗，按照它定的规则来规整数据源。

首先是节点，这一步需要把所有涉及到的节点去重规整在一起。也就是要把性别一列的“男”、“女”和熬夜原因一列的“打游戏”、“加班”、“看剧”以列表内嵌套字典的形式去重汇总：

接着，定义边和流量，数据从哪里流向哪里，流量（值）是多少，循环+字典依然可以轻松搞定：

source-target-value的字典格式，很清晰的描述了数据的流转情况。

这两块数据准备完毕，桑基图已经完成了80%，剩下的20%，只是固定格式的绘图代码：

from pyecharts.charts import Sankey
from pyecharts import options as optspic = (Sankey().add('', #图例名称nodes,    #传入节点数据linkes,   #传入边和流量数据#设置透明度、弯曲度、颜色linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"),#标签显示位置label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),#节点之前的距离node_gap = 30,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因桑基图'))
)pic.render('test.html')

一个回车下去，看看成果：

果然，男打游戏女看剧，加班熬夜是儿戏。

如果想要垂直显示，只需要在add函数里面加一个orient="vertical"就好：

pic = (Sankey().add('',nodes,linkes,linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"),label_opts=opts.LabelOpts(position="top"),node_gap = 30,orient="vertical",      #更改的是这里).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因细分桑基图'))
)pic.render('test2.html')

OK！不过，还有同学意犹未尽，这个是涉及到两层的流转，那如果三层，需要怎么画呢？

不慌，先导入（狗粮）数据：

这是某宠物品牌，3月份主要产品购买路径（第一次和第二次）的数据，先是品类，其次是第一次购买的产品类型，接着是第二次购买的产品类型，最后一列对应人数。

（注：这里第一次购买的产品前面加了“1-”，第二次购买加了“2-”的区分标识。）

画图必备的nodes节点实现很简单，所有节点（品类、第一次购买、第二次购买）做去重汇总，对上面生成nodes代码稍作调整就可以：

而linkes只接受source-traget-value的格式，得先对源数据进行格式调整，分别形成“品类-第一次购买-人数”，“第一次购买-第二次购买-人数”的样式，再统一汇总：

规整汇总好之后，只需要复用上面的linkes代码：

画图代码几乎没变，只是改了个标题：

pic = (Sankey().add('',nodes,linkes,linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = 'source'),label_opts=opts.LabelOpts(position = 'top'),node_gap = 30,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '客户购买路径流转图'))
)
pic.render('test3.html')

大功告成，So easy！无论是多少层数据的流转，只要定义好nodes和linkes，就能以不变应万变。

最后，通过上面的桑基图，我们能够非常直观的洞察到客户购买流转规律：

出于试错成本的考量，大部分客户第一次购买的是小规格狗粮。

第一次购买小规格狗粮的客户，流失（第二次未购买）情况严重，且再次购买客户，更倾向于继续选择小规格狗粮尝试，而不是信任性的购买大规格狗粮。

第一次购买大规格狗粮的客户，留存下来的客户已经建立起对品牌的信任感，再次购买大部分选择了大规格狗粮。

购买狗粮的客户第二次复购鲜有尝试玩具的，而第一次购买玩具的客户，也并未建立起对品牌狗粮的兴趣。

原本死板的数据，在桑基的装扮之下，变得楚楚动人。

作者：周志鹏，3年数据分析，深切感受到数据分析的有趣和学习过程中缺少案例的无奈，遂新开公众号「数据不吹牛」，定期更新数据分析相关技巧和有趣案例（含实战数据集），欢迎大家关注交流。

声明：本文为作者投稿，版权归其所有。

【End】

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