自助网站免费建站平台,住房城乡建设部网站,外贸seo是什么意思,东西湖注册公司原标题#xff1a;手把手教你用 Python 绘制酷炫的桑基图#xff01;作者 | 周志鹏
责编 | 郭 芮
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“这个图真好看#xff01;#xff01;#xff01;怎么…原标题手把手教你用 Python 绘制酷炫的桑基图作者 | 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
frompyecharts.charts importSankey
frompyecharts importoptions asopts
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_optopts.LineStyleOpts(opacity 0.3, curve 0.5, color source),#标签显示位置label_optsopts.LabelOpts(position right),#节点之前的距离node_gap 30,).set_global_opts(title_optsopts.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orientvertical就好
pic (Sankey. add( ,nodes,linkes,linestyle_optopts.LineStyleOpts(opacity 0.3, curve 0.5, color source),label_optsopts.LabelOpts(position top),node_gap 30,orient vertical, #更改的是这里).set_global_opts(title_optsopts.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_optopts.LineStyleOpts(opacity 0.3, curve 0.5, color source),label_optsopts.LabelOpts(position top),node_gap 30,).set_global_opts(title_optsopts.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。
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