python生成树形图_如何使用Python生成树形图(treemap)所需数据

被这个问题稍微难住了下，找到答案后不敢独享，希望能帮助其他朋友吧。

raw_data = [

("A1", "B1", "C1", 1),

("A1", "B1", "C2", 1),

("A1", "B2", "C1", 1),

("A1", "B2", "C2", 1),

("A2", "B1", "C1", 1),

("A2", "B1", "C2", 1),

("A2", "B2", "C1", 1),

("A2", "B2", "C2", 1),

("A2", "B2", "C2", 1)

]

那么我们可以使用以下代码生成树形图中所需的data数据

# Autovivification

# https://en.wikipedia.org/wiki/Autovivification

class Tree(dict):

def __missing__(self, key):

value = self[key] = type(self)()

return value

tree = Tree()

for x, y, z, value in raw_data:

tree[x][y][z] = value

def walk_tree(tree):

for k, v in tree.items():

if isinstance(v, dict):

value_list = list(walk_tree(v))

result = {

"name": k,

"children": [x for x in value_list],

"value": sum([x['value'] for x in value_list])

}

yield result

else:

yield {"name": k, "value": float(v)}

data = [x for x in walk_tree(tree)]

结果如下，其中父级数据值会自动汇总

[{'children': [{'children': [{'value': 1.0, 'name': 'C1'}, {'value': 1.0, 'name': 'C2'}], 'value': 2.0, 'name': 'B2'}, {'children': [{'value': 1.0, 'name': 'C1'}, {'value': 1.0, 'name': 'C2'}], 'value': 2.0, 'name': 'B1'}], 'value': 4.0, 'name': 'A1'}, {'children': [{'children': [{'value': 1.0, 'name': 'C1'}, {'value': 1.0, 'name': 'C2'}], 'value': 2.0, 'name': 'B2'}, {'children': [{'value': 1.0, 'name': 'C1'}, {'value': 1.0, 'name': 'C2'}], 'value': 2.0, 'name': 'B1'}], 'value': 4.0, 'name': 'A2'}]

有了data数据后，在拼一个echarts的option就不是难事了，代码就不贴了。

总结：Autovivification这个单词是解决问题的钥匙。

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