Нарисовать диаграмму Санки с датафрейма - PullRequest
Новая
       88

Нарисовать диаграмму Санки с датафрейма

0 голосов
/ 23 мая 2018

У меня есть фрейм данных: 

Vendor Name                 Category                    Count
AKJ Education               Books                       846888
AKJ Education               Computers & Tablets         1045
Amazon                      Books                       1294423
Amazon                      Computers & Tablets         42165
Amazon                      Other                       415
Flipkart                    Books                       1023

Я пытаюсь нарисовать диаграмму Санки, используя вышеупомянутый фрейм данных, с источником Имя поставщика и целью Категория , а поток или ширина: Count .Я пытался использовать Plotly, но безуспешно.У кого-нибудь есть решение с помощью Plotly для создания диаграммы Санки?

Спасибо

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 02 апреля 2019

Ответ на сообщение Как определить структуру диаграммы Санки с помощью фрейма данных? покажет вам, что принудительное использование источников данных Санки в одном фрейме данных может быстро привести к путанице.Вам будет лучше отделить узлы от ссылок, поскольку они построены по-разному.

Таким образом, ваш фрейм данных должен выглядеть примерно так: 

ID               Label    Color
0        AKJ Education  #4994CE
1               Amazon  #8A5988
2             Flipkart  #449E9E
3                Books  #7FC241
4  Computers & tablets  #D3D3D3
5                Other  #4994CE

А ваш фрейм данных должен выглядеть следующим образом:

Source  Target      Value      Link Color
0       3          846888      rgba(127, 194, 65, 0.2)
0       4            1045      rgba(127, 194, 65, 0.2)
1       3         1294423      rgba(211, 211, 211, 0.5)
1       4           42165      rgba(211, 211, 211, 0.5)
1       5             415      rgba(211, 211, 211, 0.5)
2       5               1      rgba(253, 227, 212, 1)

Теперь, если вы используете настройку, аналогичную схеме шотландского референдума на plot.ly , вы сможете построить это:

enter image description here

Эта конкретная диаграмма выглядит немного странно из-за огромной разницы между числами.В целях иллюстрации я заменил все ваши номера на 1:

enter image description here

Вот и все, что можно легко скопировать и вставить в блокнот Jupyter:

# imports
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
init_notebook_mode(connected=True)

# Nodes & links
nodes = [['ID', 'Label', 'Color'],
        [0,'AKJ Education','#4994CE'],
        [1,'Amazon','#8A5988'],
        [2,'Flipkart','#449E9E'],
        [3,'Books','#7FC241'],
        [4,'Computers & tablets','#D3D3D3'],
        [5,'Other','#4994CE'],]

# links with your data
links = [['Source','Target','Value','Link Color'],

        # AKJ
        [0,3,1,'rgba(127, 194, 65, 0.2)'],
        [0,4,1,'rgba(127, 194, 65, 0.2)'],

        # Amazon
        [1,3,1,'rgba(211, 211, 211, 0.5)'],
        [1,4,1,'rgba(211, 211, 211, 0.5)'],
        [1,5,1,'rgba(211, 211, 211, 0.5)'],

        # Flipkart
        [2,5,1,'rgba(253, 227, 212, 1)'],
        [2,3,1,'rgba(253, 227, 212, 1)'],]

# links with some data for illustrative purposes ################
#links = [
#    ['Source','Target','Value','Link Color'],
#    
#    # AKJ
#    [0,3,846888,'rgba(127, 194, 65, 0.2)'],
#    [0,4,1045,'rgba(127, 194, 65, 0.2)'],
#    
#    # Amazon
#    [1,3,1294423,'rgba(211, 211, 211, 0.5)'],
#    [1,4,42165,'rgba(211, 211, 211, 0.5)'],
#    [1,5,415,'rgba(211, 211, 211, 0.5)'],
#    
#    # Flipkart
#    [2,5,1,'rgba(253, 227, 212, 1)'],]
#################################################################


# Retrieve headers and build dataframes
nodes_headers = nodes.pop(0)
links_headers = links.pop(0)
df_nodes = pd.DataFrame(nodes, columns = nodes_headers)
df_links = pd.DataFrame(links, columns = links_headers)

# Sankey plot setup
data_trace = dict(
    type='sankey',
    domain = dict(
      x =  [0,1],
      y =  [0,1]
    ),
    orientation = "h",
    valueformat = ".0f",
    node = dict(
      pad = 10,
    # thickness = 30,
      line = dict(
        color = "black",
        width = 0
      ),
      label =  df_nodes['Label'].dropna(axis=0, how='any'),
      color = df_nodes['Color']
    ),
    link = dict(
      source = df_links['Source'].dropna(axis=0, how='any'),
      target = df_links['Target'].dropna(axis=0, how='any'),
      value = df_links['Value'].dropna(axis=0, how='any'),
      color = df_links['Link Color'].dropna(axis=0, how='any'),
  )
)

layout = dict(
        title = "Draw Sankey Diagram from dataframes",
    height = 772,
    font = dict(
      size = 10),)

fig = dict(data=[data_trace], layout=layout)
iplot(fig, validate=False)
0 голосов
/ 25 октября 2018

Я использовал библиотеку ggalluvial и alluvial, чтобы нарисовать диаграмму Санки.особенно, ggalluvial наиболее удобен в использовании, так как имеет широкий спектр опций и достаточно литературы.

...