python 桑基图,python

　　在用python做桑吉的图的过程中，我的老板曾经发了下面这个图来问有没有可能做这样的图。当时刚培训完大数据，四处打听童鞋的情况，也没发现这个图是怎么做的。一个偶然的日子，我在看微信官方账号的时候，看到一篇用Python画桑吉的文章。我试了一下，果然能画出桑吉图。在这里我整理了一下，分享给大家。

　　三吉图怎么说三吉图？百度是这样描述的：

　　桑基图，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，其中扩展分支的宽度与数据流的大小相对应，通常用于能源、物质构成、财务等数据的可视化分析。它因马太亨利菲尼亚斯里尔桑基于1898年绘制的“蒸汽机能效图”而闻名，此后被命名为“桑吉图”。

　　科普完了，接下来，我们来做点实际工作。我们用python画个三吉图吧。三吉图有哪些成分？击中要害。三吉图的本质是由节点，边，流量组成，永远不变。

　　制作三级图接下来，我们以“创意李公馆待售产品”的数据为例：

　　先整理一下基础数据。

　　导入panda为pddf=pd.dataframe ({type: [遥控，遥控，遥控，非遥控]，产品名称:[机器人， slam racing ， Lyken racing ，机器人

　　产品种类及数量0遥控机器人151遥控slam赛车232遥控莱卡赛车363非遥控机器人484非遥控slam赛车215非遥控莱卡赛车11接下来我们用pyecharts画图。

　　步骤1:节点

　　首先将所有涉及到的节点重新组织在一起，即在列表中以嵌套字典的形式将类型列中的“遥控”和“非遥控”以及产品名称列中的“机器人”、“slam racing”和“Lyken racing”重新汇总：

　　范围(2)中I的nodes=[]:vales=df . iloc[:I]。值中值的unique():DIC={ } DIC[ name ]=value nodes . append(DIC)print(nodes)输出结果：

　　[{name :遥控器}、{name :非遥控器}、{name :机器人}、{name :满贯赛车}、{name :莱肯赛车}]

　　步骤2:定义边和流。

　　linkes=[]for I in df . values:DIC={ } DIC[ source ]=I[0]DIC[ target ]=I[1]DIC[ value ]=I[2]linkes . append(DIC)输出结果：

　　[{ 源:遥控，目标:机器人，值:15}，

　　{ 源:遥控，目标:砸车，值:23}，

　　{ 源:遥控，目标:莱肯赛车，值:36}，

　　{ 源:非遥控，目标:机器人，值:48}，

　　{ 源:非遥控，目标:砸车，值:21}，

　　{source :非遥控， target: Lyken Racing ， value: 11}]

　　源-目标-值字典格式清楚地描述了数据流。

　　第三步：敲出画图代码。

　　来自肾盂造影。图表从pyecharts导入sankey导入选项作为opts pic=(sankey()。Add(，# legend name nodes，# incoming node data linkes，# Incoming edge and traffic data # Set transparency，curvature，color linestyle _ opt=opts。Linestyleopts(不透明度=0.3，曲线=0.5，颜色=源)，#标签显示位置label _ opts=opts。Labelopts (position= right )，#节点间距离node _ gap=30，)。set _ global _ opts(title _ opts=opts。title opts (title=创意李公馆产品分类图))pic.render(test.html )打开生成的test.html文件，该检查结果了：

　　问题来了。想垂直显示图片该怎么做？很简单，只需要在添加函数中添加一个orientation= vertical :

　　Pic=( Sankey()。add(，# legend name nodes，# incoming node data linkes，# incoming edge and flow data # Set transparency，curvature line style _ opt=opts . line style opts(opacity=0.3，curve=0.5，color= source )，# label display position label _ opts=opts . labeopts(position= right )，node _ gap=30，orientation= vertical ，#查看垂直图片的操作)。set _ global _ opts(title _ opts=opts。title opts (title=创意李大厦

　　有三级循环的时候怎么办？请继续往下看。

　　第一步：准备数据。

　　导入熊猫为pddf=pd.dataframe ({ 产品名称:[机器人， slam racing ， Lyken racing ，机器人， slam racing ， Lyken racing]，第一次购买:[遥控机器人，遥控slam racing ，遥控莱"非遥控Lycan Racing"]，"第二次购买":[不买，买，买，买，买，数量:[12，23，45，32，11，12]})打印(df)产品名称：第一次购买，第二次购买数量121 slam车遥控slam车；232莱肯车遥控slam车；453机器人非遥控机器人；324 slam车非遥控slam车；115莱肯汽车遥控slam车；12第二步：删除节点并汇总，对以上节点稍作修改。

　　范围(3)中I的节点=[]:#由vales=df.iloc [:I]修改。值中值的unique():DIC={ } DIC[ name ]=value nodes . append(DIC)Print(nodes)打印结果：

　　[{姓名：机器人}、{姓名：slam赛车}、{姓名：Lycan赛车}、{姓名：遥控机器人}、{姓名：遥控slam赛车}、{姓名：遥控Lycan赛车。{name :非遥控slam赛车}、{name :非遥控Lycan赛车}、{name :未购买}、{name :已购买}]

　　第三步：由于linkes只接受source-tray-value的格式，所以需要先形成“产品名称-第一次购买-数量”和“产品名称-第二次购买-数量”的样式，然后统一汇总：

　　first=df.groupby([产品名称，首次购买]) [数量]。sum()。reset _ index () second=df.iloc [:1:] first.columns=[source ， target ， value]。Target ， value] result=pd.concat ([first，second]) print (result。头(6)) SourceTargetvalue0机器人遥控机器人121机器人非遥控机器人322 Slash赛车遥控Slash赛车233 Slash赛车非遥控Slash赛车114 Lycan赛车遥控Lycan赛车455 Lycan赛车非遥控Lycan赛车12第4步

　　linkes=[]for I in result . values:DIC={ } DIC[ source ]=I[0]DIC[ target ]=I[1]DIC[ value ]=I[2]linkes . append(DIC)打印结果：

　　[{ 源:机器人，目标:遥控机器人，值:12}，

　　{ 源:机器人，目标:非远程机器人，值:32}，

　　{ 源:砸车，目标:遥控砸车，值:23}，

　　{source: slam racing ， target : slam racing without remote control ， value: 11}，

　　{source: Lyken Racing ， target :遥控Lyken Racing ， value: 45}，

　　{ 源:莱肯赛车，目标:非遥控莱肯赛车，值:12}，

　　{ 源:遥控机器人，目标:未购买，值:12}，

　　{ 源:遥控摔车，目标:买，值:23}，

　　{ 源:遥控lycan赛车，目标:未购买，值:45}，

　　{ 源:非远程机器人，目标:购买，值:32}，

　　{ 源:非遥控slam赛车，目标:未购买，值:11}，

　　{ 源:非遥控莱卡赛车，目标:购买，值:12}]

　　第五步：输入绘图代码。

　　Pic=( Sankey()。add(，# legend name nodes，# incoming node data linkes，# incoming edge and flow data # Set transparency，curvature line style _ opt=opts . line style opts(opacity=0.3，curve=0.5，color= source )，# label display position label _ opts=opts . labeopts(position= right )，node _ gap=30，# orientation= vertical ，#查看垂直图片的操作)。set _ global _ opts(title _ opts=opts。title opts (title=创意李公馆产品分类图))pic.render(test.html )搞定。看输出结果。

　　最后，我们来看看这篇分析的主角。

　　XB-21001砰然遥控赛车

　　遥控地平线机器人

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