公众号：尤而小屋<br>作者：Peter<br>编辑：Peter
大家好，我是 Peter~
针对同一份数据，很多时候我们会用不同的图形来进行数据的展示，当然效果必然是不同的。
今天 Peter 带领大家来体会下不同图表的可视化表现能力，同时感受下 Plotly 的强大~最终会用 6 种不同的图形来展示：
数据
数据介绍
这是一份模拟的数据。假设小明同学有这样的一份月度消费数据，体现在衣食住行 4 个方面。
为了后面的数据进一步处理的方便和绘图，我们把上面的原始数据稍加处理，变成了下面的样子，有三个不同的字段：一级、二级、金额。后面我们也会在 pandas 中导入这份处理后的数据。
数据导入
在 pandas 中导入数据，查看前 5 行：
我们增加一个新的字段：根节点
图 1：柱状图
直接使用 plotly_express 快速绘制柱状图
fig = px.bar(df,x="二级",y="金额",color="一级",text="金额")
fig.update_traces(textposition="outside")
fig.show()
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我们还可以采用堆叠 stack 的形式：
# 我们采用堆叠的形式
fig = px.bar(df,x="一级",y="金额",color="二级",text="金额",barmode="stack")
fig.update_traces(textposition="outside")
fig.show()
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图 2：水平柱状图
fig = px.bar( df, y="一级", # xy轴的数据需要交换！！！ x="金额", color="二级", text="金额", orientation='h' # 设置：改成水平柱状图)
fig.update_traces(textposition="outside")
fig.show()
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图 3：饼图
fig = px.pie(df,names="二级",values="金额")
fig.show()
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改成显示数值而不是比例的饼图：
图 4：旭日图
1、使用 plotly_express 绘制的初级版本的旭日图，是没有数据显示的
fig = px.sunburst(df,path=["根节点","一级","二级"],values="金额")
fig.show()
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2、使用 plotly_graph_objects 绘制的旭日图
我们需要先把数据进行处理下：
绘图代码如下：
import plotly.graph_objects as go
fig =go.Figure(go.Sunburst( labels=df1["一级"].tolist() + df2["二级"].tolist(), parents=df1["根节点"].tolist() + df2["一级"].tolist(), values=df1["金额"].tolist() + df2["金额"].tolist(), branchvalues="total", text = df1["金额"].tolist() + df2["金额"].tolist()))fig.update_layout(margin = dict(t=0, l=0, r=0, b=0))
fig.show()
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图 5：桑基图
为了绘制桑基图，数据还需要进行处理：
1、修改属性名称
2、合并数据
3、生成父类和子类的标签
labels = list((set(df3["父类"].tolist() + df3["子类"].tolist())))numbers = list(range(0,len(labels)))
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4、生成父类、子类的属性字段
5、绘图代码
import plotly.graph_objects as go
# 标签就是index字典中的key键label = list(index.keys())# 父类和子类source = df3["父类索引"].tolist()target = df3["子类索引"].tolist()# 流量的值value = df3["金额"].tolist()
# 生成绘图需要的字典数据link = dict(source = source, target = target, value = value)node = dict(label = label, pad=200, thickness=50)
data = go.Sankey(link = link, node=node)
fig = go.Figure(data)
fig.update_layout(title=dict(text="月度消费桑基图",x=0.5,y=0.95))fig.show()
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图 6：矩形树状图
1、基于 Plotly_express 绘制的桑基图
fig = px.treemap( df, path = [px.Constant("all"),"根节点","一级","二级"], values = "金额", color = "一级",)
fig.show()
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2、基于 plotly_graph_objects 绘制
一般情形下基于 plotly_graph_objects 绘制图形会有更多的参数选项
import plotly.graph_objects as go
fig =go.Figure(go.Treemap( labels= df3["子类"], parents=df3["父类"], values=df3["金额"], text = df3["金额"], textinfo = "label+value+percent parent", branchvalues = "total"))
fig.update_layout(margin = dict(t=0, l=0, r=0, b=0))
fig.show()
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我们采用了 6 种不同类型的精美图形来展示这份数据，你觉得哪个更适合展示这份数据？请选择😊
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