如何使用Python?繪制瀑布圖
前言
在日常生活中，我們的工作有時候需要對數(shù)據(jù)進行可視化，讓它一圖標之類的呈現(xiàn)出來。圖給人的感覺是最直觀的，并且能夠一眼就看到數(shù)據(jù)。
今天我們一起了解瀑布圖的重要性，以及如何使用不同的繪圖庫（如 Matplotlib、Plotly）繪制瀑布圖。
瀑布圖是一種二維圖表，專門用于了解隨著時間或多個步驟或變量的增量正負變化的影響。瀑布圖也稱為浮磚圖、飛磚圖。
瀑布圖
瀑布圖經(jīng)常用于財務分析，以了解多種因素對特定對象的正面和負面影響。該圖表可以顯示基于時間或基于類別的效果?；陬悇e的圖表表示費用或銷售額的收益或損失或具有順序正值和負值的任何其他變量?；跁r間的圖表表示一段時間內(nèi)的收益或損失。
瀑布圖大多采用水平方式。它們從水平軸開始，由一系列與負面或正面評論相關(guān)的浮動列連接。有時，條形圖與圖表中的線條相連。
瀑布圖使用條件
讓我們舉個例子來了解何時何地使用瀑布圖，因為制作瀑布圖不是什么大問題。我們將使用一些虛擬數(shù)據(jù)和 Kaggle 數(shù)據(jù)集來構(gòu)建瀑布圖。
舉個例子
試想下，一個普通的數(shù)據(jù)表，和一個驚艷的瀑布圖，哪個更方便閱讀？
這張表代表了整個一周的銷售數(shù)據(jù)，使用 seaborn 庫創(chuàng)建了熱圖*background_gradient
import seaborn as sns*
#data
a = ['mon','tue','wen','thu','fri','sat','sun']
b = [10,-30,-7.5,-25,95,-7,45]
df2 = pd.DataFrame(b,a).reset_index().rename(columns={'index':'values',0:'week'})
#table
cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)
df2.style.background_gradient(cmap=cm)
將格式化的表單數(shù)據(jù)和瀑布圖放在一起查看。
該表按順序顯示了值的重要性，但讀取這些值非常困難。相反，我們可以很容易地看到，按x軸正方向的連貫性順序顯示數(shù)據(jù)，并且黃色條顯示減量，紅色條顯示增量。
Plotly 繪制瀑布圖
我們將要使用的數(shù)據(jù)取自Netflix 電影和電視節(jié)目的Kaggle數(shù)據(jù)。
我們將使用一個開源圖表庫 Plotly繪制。
#導入庫
import plotly.graph_objects as go
#數(shù)據(jù)集
df = pd.read_csv(r'D:/netflix_titles.csv')
#添加年和月并轉(zhuǎn)換為正確的日期時間格式
df["date_adding"] = pd.to_datetime(df['date_ added'])
df['year_addition'] = df['date_ added'].dt.year
df['month_ added'] = df['date_addition'].dt.month
df.head(3)
#準備數(shù)據(jù)
2 = df[df["type"] == "Movie"]
col = "year_added"
vc2 = d2[col].value_counts().reset_index().rename(columns = {col : "count", "index" : col})
vc2['percent'] = vc2['count'].apply(lambda x : 100*x/sum(vc2['count']))
vc2 = vc2.sort_values(col)
#繪制瀑布圖
#現(xiàn)在我們將使用 Plotly trace go.Waterfall() 制作一個瀑布圖。
fig2 = go.Figure(go.Waterfall(
name = "Movie",
orientation = "v",
x = ["2008", "2009", "2010", "2011", "2012",
"2013", "2014", "2015", "2016", "2017",
"2018", "2019", "2020", "2021"],
textposition = "auto",
text = ["1", "2", "1", "13", "3", "6", "14", "48",
"204", "743", "1121", "1366", "1228", "84"],
y = [1, 2, -1, 13, -3, 6, 14, 48, 204, 743, 1121, 1366, -1228, -84],
connector = {"line":{"color":"#b20710"}},
increasing = {"marker":{"color":"#b20710"}},
decreasing = {"marker":{"color":"orange"}},
))
參數(shù)設置
go.Waterfall()的每個參數(shù)：
•x: x軸上的值
•y: y軸上的值
•text: 將要在圖表上顯示的值
•textposition: 我們可以把文本放在圖表的柱狀圖內(nèi)或柱狀圖上方
為何更加優(yōu)雅的使用圖表，我們可以為圖表的條形及其連接線設置顏色。紅色表示增加，黃色表示減少。
圖表的參數(shù)：
•connector: 為連接器線提供顏色
•increasing: 給遞增的條賦予顏色
•decreasing: 給遞減的條上色
其實，上面已經(jīng)完成了瀑布圖的繪制，但若想他更加驚艷，可以進一步設置圖表。
fig2.update_xaxes(showgrid=False)
fig2.update_yaxes(showgrid=False, visible=False)
fig2.update_traces(hovertemplate=None)
fig2.update_layout(title='Watching Movies over the year',
height=350,
margin=dict(t=80, b=20, l=50, r=50),
hovermode="x unified",
xaxis_title=' ',
yaxis_title=" ",
plot_bgcolor='#333',
paper_bgcolor='#333',
title_font=dict(size=25,
color='#8a8d93',
family="Lato, sans-serif"),
font=dict(color='#8a8d93'))
update_layout參數(shù)：
•title： 圖表的標題
•margin: 設置圖表的邊距：上、下、左、右
•plot_bgcolor： 設置繪圖背景顏色
•paper_bgcolor： 設置紙張背景顏色
•font： 設置字體屬性
•title_font： 設置標題字體屬性
這里，通過使用 update_yaxes(visible=False) 隱藏了 y 軸。
完整代碼
d2 = df[df["type"] == "Movie"]
col = "year_added"
vc2 = d2[col].value_counts().reset_index().rename(columns = {col : "count", "index" : col})
vc2['percent'] = vc2['count'].apply(lambda x : 100*x/sum(vc2['count']))
vc2 = vc2.sort_values(col)
fig2 = go.Figure(go.Waterfall(
name = "Movie", orientation = "v",
x = ["2008", "2009", "2010", "2011", "2012",
"2013", "2014", "2015", "2016", "2017",
"2018", "2019", "2020", "2021"],
textposition = "auto",
text = ["1", "2", "1", "13", "3", "6", "14", "48",
"204", "743", "1121", "1366", "1228", "84"],
y = [1, 2, -1, 13, -3, 6, 14, 48, 204, 743, 1121, 1366, -1228, -84],
connector = {"line":{"color":"#b20710"}},
increasing = {"marker":{"color":"#b20710"}},
decreasing = {"marker":{"color":"orange"}},
))
fig2.update_xaxes(showgrid=False)
fig2.update_yaxes(showgrid=False, visible=False)
fig2.update_traces(hovertemplate=None)
fig2.update_layout(title='Watching Movies over the year',
height=350,
margin=dict(t=80, b=20, l=50, r=50),
hovermode="x unified",
xaxis_title=' ',
yaxis_title=" ",
plot_bgcolor='#333',
paper_bgcolor='#333',
title_font=dict(size=25, color='#8a8d93',
family="Lato, sans-serif"),
font=dict(color='#8a8d93'))Matplotlib繪制瀑布圖
使用Matplotlib 繪制瀑布圖，需要安裝第三方繪圖庫waterfallcharts，即使用 pip 安裝瀑布圖庫。
pip install waterfallcharts
#導入庫 import pandas as pd import waterfall_chart import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #繪制瀑布圖 #為每周的銷售數(shù)據(jù)繪制一個瀑布圖。 a = ['mon','tue','wen','thu','fri','sat','sun'] b = [10,-30,-7.5,-25,95,-7,45] waterfall_chart.plot(a, b);
為Matplotlib中的瀑布圖
如果仔細查看圖表，默認情況下，具有正值的條形為綠色，負值為紅色，總值為藍色。
向圖表添加一些參數(shù)：
waterfall_chart.plot(a, b,
net_label='Total',
rotation_value=360)圖表參數(shù)：
•net_label: 在最后一根柱線，我們可以通過 net_label 改變柱線的名稱。
•rotation_value： 旋轉(zhuǎn)并設置x軸的值。
總結(jié)
本文中，我們一起看到了瀑布圖的重要性：何時以及如何將它與 Plotly 和 Matploib 一起使用
到此這篇關(guān)于如何使用Python 繪制瀑布圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 繪制瀑布圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了Python全排列操作,結(jié)合實例形式分析了Python列表、字符串全排列算法,以及使用標準庫itertools進行全排列的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2018-07-07
本篇文章主要介紹了Python標準庫inspect的具體使用方法，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-12-12
基于Python實現(xiàn)的通用小規(guī)模搜索引擎
這篇文章主要介紹了基于Python實現(xiàn)的通用小規(guī)模搜索引擎,文中代碼示例和圖文結(jié)合的方式講解的非常詳細,對大家的學習或工作有一定的幫助,需要的朋友可以參考下2025-01-01
django表單中的按鈕獲取數(shù)據(jù)的實例分析
在本篇文章里小編給大家詳解了關(guān)于django表單中的按鈕獲取數(shù)據(jù)的內(nèi)容，需要的朋友們可以參考下。2020-07-07
這篇文章主要介紹了Python編寫合并字典并實現(xiàn)敏感目錄的小腳本，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2019-02-02
如何利用opencv訓練自己的模型實現(xiàn)特定物體的識別
在Python中通過OpenCV自己訓練分類器進行特定物體實時識別,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用opencv訓練自己的模型實現(xiàn)特定物體的識別,文中通過實例代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下2022-10-10
web開發(fā)語言越來越多，本文是安裝python Django，看完之后就可以使用PYTHON做開發(fā)了。2013-11-11
這篇文章主要介紹了Django零基礎入門之靜態(tài)文件的引用，本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2021-09-09
Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之循環(huán)鏈表詳解
循環(huán)鏈表 (Circular Linked List) 是鏈式存儲結(jié)構(gòu)的另一種形式，它將鏈表中最后一個結(jié)點的指針指向鏈表的頭結(jié)點，使整個鏈表頭尾相接形成一個環(huán)形，使鏈表的操作更加方便靈活。本文將詳細介紹一下循環(huán)鏈表的相關(guān)知識，需要的可以參考一下2022-01-01
這篇文章主要介紹了Sanic框架基于類的視圖用法,結(jié)合實例形式分析了Sanic框架基于類的視圖定義、使用及相關(guān)路由操作技巧與注意事項,需要的朋友可以參考下2018-07-07