Python图形之桑基图

工作过程中,上司曾经发了一个下面的图问是否可以做一个这样的图,当时刚刚培训完大数据的我四处询问童鞋也没有问出这个图到底怎么做,偶然的一天,在读公众号的时候看到了一篇用python画桑基图的文章,试了一下,果然可以画出桑基图,在这里整理了一下分享给大家.

桑基图

话说什么是桑基图呢?百度百科是这样描述的:

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”。

科普完毕,接下来,我们就实战一下,用python绘制一副桑基图吧,话说桑基图的组成要素有哪些呢,敲重点啦,桑基图的本质由节点,边和流量组成,万变不离其中.

制作桑基图

接下来我们用“创意李公馆在售产品”数据来举例:
首先整理基础数据

import  pandas as pd
df=pd.DataFrame({'类型':['遥控','遥控','遥控','非遥控','非遥控','非遥控'],'产品名称':['机器人','猛击赛车','莱肯赛车','机器人','猛击赛车','莱肯赛车'],'数量':[15,23,36,48,21,11]
})
print(df)

打印结果

	类型	产品名称	数量
0	遥控	机器人	15
1	遥控	猛击赛车	23
2	遥控	莱肯赛车	36
3	非遥控	机器人	48
4	非遥控	猛击赛车	21
5	非遥控	莱肯赛车	11

接下来我们要用pyecharts来画图啦

第一步:节点

先把所有涉及到的节点去重规整到一起,即把“类型”列的“遥控”、“非遥控”和产品名称列中的“机器人”、“猛击赛车”、“莱肯赛车”以列表内嵌套字典的形式去重汇总:

nodes=[]
for i in range(2):vales=df.iloc[:,i].unique()for value in vales:dic={}dic['name']=valuenodes.append(dic)
print(nodes)

输出结果:

[{‘name’: ‘遥控’}, {‘name’: ‘非遥控’}, {‘name’: ‘机器人’}, {‘name’: ‘猛击赛车’}, {‘name’: ‘莱肯赛车’}]

第二步:定义边和流量

linkes=[]
for i in df.values:dic={}dic['source']=i[0]dic['target']=i[1]dic['value']=i[2]linkes.append(dic)

输出结果:

[{‘source’: ‘遥控’, ‘target’: ‘机器人’, ‘value’: 15},
{‘source’: ‘遥控’, ‘target’: ‘猛击赛车’, ‘value’: 23},
{‘source’: ‘遥控’, ‘target’: ‘莱肯赛车’, ‘value’: 36},
{‘source’: ‘非遥控’, ‘target’: ‘机器人’, ‘value’: 48},
{‘source’: ‘非遥控’, ‘target’: ‘猛击赛车’, ‘value’: 21},
{‘source’: ‘非遥控’, ‘target’: ‘莱肯赛车’, ‘value’: 11}]

Source-target-value字典格式,清晰的描述了数据的流转情况

第三步:敲出绘图代码

from pyecharts.charts import  Sankey
from pyecharts import options as opts
pic=(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'),#节点之间的距离node_gap=30,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='创意李公馆产品分类图'))
)
pic.render('test.html')

打开生成的test.html文件,检验成果的时候到了:

问题来了,如果想要垂直显示图片怎么操作呢?很简单,只需要在add函数里面加一个orient="vertical"就好：


pic=(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'),#节点之间的距离node_gap=30,orient="vertical",#查看垂直图片的操作).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='创意李公馆产品分类图'))
)
pic.render('test.html')

结果展示:

当出现三级流转的时候怎么办呢?请继续往下看

第一步:准备数据

import  pandas as pd
df=pd.DataFrame({'产品名称':['机器人','猛击赛车','莱肯赛车','机器人','猛击赛车','莱肯赛车'],'第一次购买':['遥控机器人','遥控猛击赛车','遥控莱肯赛车','非遥控机器人','非遥控猛击赛车','非遥控莱肯赛车'],'第二次购买':['未购买','购买','未购买','购买','未购买','购买'],'数量':[12,23,45,32,11,12]
})
print(df)

	产品名称	第一次购买	第二次购买	数量
0	机器人	遥控机器人	未购买	12
1	猛击赛车	遥控猛击赛车	购买	23
2	莱肯赛车	遥控莱肯赛车	未购买	45
3	机器人	非遥控机器人	购买	32
4	猛击赛车	非遥控猛击赛车	未购买	11
5	莱肯赛车	遥控莱肯赛车	购买	12

第二步:节点去重汇总,对上述nodes稍作修改

nodes=[]
for i in range(3):#修改处vales=df.iloc[:,i].unique()for value in vales:dic={}dic['name']=valuenodes.append(dic)
print(nodes)

打印结果:

[{‘name’: ‘机器人’}, {‘name’: ‘猛击赛车’}, {‘name’: ‘莱肯赛车’}, {‘name’: ‘遥控机器人’}, {‘name’: ‘遥控猛击赛车’}, {‘name’: ‘遥控莱肯赛车’}, {‘name’: ‘非遥控机器人’}, {‘name’: ‘非遥控猛击赛车’}, {‘name’: ‘非遥控莱肯赛车’}, {‘name’: ‘未购买’}, {‘name’: ‘购买’}]

第三步:因为linkes只接受source-traget-value的格式,所以得先形成“产品名称-第一次购买-数量”,“产品名称-第二次购买-数量”的样式,再统一汇总:

first=df.groupby(['产品名称','第一次购买'])['数量'].sum().reset_index()
second=df.iloc[:,1:]
first.columns=['source','target','value']
second.columns=['source','target','value']
result=pd.concat([first,second])
print(result.head(6))

	source	target	value
0	机器人	遥控机器人	12
1	机器人	非遥控机器人	32
2	猛击赛车	遥控猛击赛车	23
3	猛击赛车	非遥控猛击赛车	11
4	莱肯赛车	遥控莱肯赛车	45
5	莱肯赛车	非遥控莱肯赛车	12

第四步:规整汇总好之后,复用上面的linkes代码

linkes=[]
for i in result.values:dic={}dic['source']=i[0]dic['target']=i[1]dic['value']=i[2]linkes.append(dic)

打印结果:

[{‘source’: ‘机器人’, ‘target’: ‘遥控机器人’, ‘value’: 12},
{‘source’: ‘机器人’, ‘target’: ‘非遥控机器人’, ‘value’: 32},
{‘source’: ‘猛击赛车’, ‘target’: ‘遥控猛击赛车’, ‘value’: 23},
{‘source’: ‘猛击赛车’, ‘target’: ‘非遥控猛击赛车’, ‘value’: 11},
{‘source’: ‘莱肯赛车’, ‘target’: ‘遥控莱肯赛车’, ‘value’: 45},
{‘source’: ‘莱肯赛车’, ‘target’: ‘非遥控莱肯赛车’, ‘value’: 12},
{‘source’: ‘遥控机器人’, ‘target’: ‘未购买’, ‘value’: 12},
{‘source’: ‘遥控猛击赛车’, ‘target’: ‘购买’, ‘value’: 23},
{‘source’: ‘遥控莱肯赛车’, ‘target’: ‘未购买’, ‘value’: 45},
{‘source’: ‘非遥控机器人’, ‘target’: ‘购买’, ‘value’: 32},
{‘source’: ‘非遥控猛击赛车’, ‘target’: ‘未购买’, ‘value’: 11},
{‘source’: ‘非遥控莱肯赛车’, ‘target’: ‘购买’, ‘value’: 12}]

第五步:输入画图代码

pic=(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'),#节点之间的距离node_gap=30,#orient="vertical",#查看垂直图片的操作).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='创意李公馆产品分类图'))
)
pic.render('test.html')

大功搞成,看看输出成果吧

最后的最后,让我们来看看本次分析的主角吧
XB-21001猛击遥控赛车

遥控地平线号机器人
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