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怎样用Python绘制诱人的桑基图?

简介: 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。
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01 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~

02 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

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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:

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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:

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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:

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"),
         #节点之前的距离
         node_gap = 30,
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因桑基图'))
)

pic.render('test.html')

一个回车下去,看看成果:

3F479878_EB37_4c09_9140_B15FF6AF1CE5

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orient="vertical"就好:

pic = (
    Sankey()
    .add('',
         nodes,
         linkes,
         linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"),
         label_opts=opts.LabelOpts(position="top"),
         node_gap = 30,
         orient="vertical",      #更改的是这里
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因细分桑基图'))
)

pic.render('test2.html')

CD6BFFDD_2BA7_4a32_A9D5_710FCA1A9A36

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:

6FA4C55B_4803_4318_B1F0_7522077EC02A

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:

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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:

A89C848C_856E_4eae_8D15_DFD88B929728

规整汇总好之后,只需要复用上面的linkes代码:

BD9CBE80_54C2_4adb_912B_3566AE135D00

画图代码几乎没变,只是改了个标题:

pic = (
    Sankey()
    .add('',
         nodes,
         linkes,
         linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = 'source'),
         label_opts=opts.LabelOpts(position = 'top'),
         node_gap = 30,
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.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。

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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。

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原文发布时间:2020-04-02
本文作者:小z
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