python基于Bokeh庫制作子彈圖及瀑布圖示例教程
首先，讓我們進行導(dǎo)入并使 Bokeh 的輸出顯示在我們的筆記本中：
from bokeh.io import show, output_notebook from bokeh.palettes import PuBu4 from bokeh.plotting import figure from bokeh.models import Label output_notebook()
子彈圖
在這個例子中，我們將用 python 列表填充數(shù)據(jù)。 我們可以修改它以適應(yīng)Pandas數(shù)據(jù)框，但我們將堅持使用簡單的 Python 數(shù)據(jù)類型作為本示例：
data= [("John Smith", 105, 120),
("Jane Jones", 99, 110),
("Fred Flintstone", 109, 125),
("Barney Rubble", 135, 123),
("Mr T", 45, 105)]
limits = [0, 20, 60, 100, 160]
labels = ["Poor", "OK", "Good", "Excellent"]
cats = [x[0] for x in data]
一個棘手的代碼部分，是在 y 軸上的 cat 變量中構(gòu)建一個類別列表。
下一步是創(chuàng)建散景圖并設(shè)置幾個與 x 軸和網(wǎng)格線顯示方式相關(guān)的選項。 如上所述，我們使用cats變量來定義y_range中的所有類別。
p=figure(title="Sales Rep Performance", plot_height=350, plot_width=800, y_range=cats) p.x_range.range_padding = 0 p.grid.grid_line_color = None p.xaxis[0].ticker.num_minor_ticks = 0
下一部分將使用散景的 hbar 創(chuàng)建彩色范圍條。 為了完成這項工作，我們需要定義每個條的左右范圍以及顏色。 我們可以使用python的zip函數(shù)來創(chuàng)建我們需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
zip(limits[:-1], limits[1:], PuBu4[::-1]) # 結(jié)果如下： [(0, 20, '#f1eef6'), (20, 60, '#bdc9e1'), (60, 100, '#74a9cf'), (100, 160, '#0570b0')]
以下是如何將它們組合在一起以創(chuàng)建顏色范圍。
for left, right, color in zip(limits[:-1], limits[1:], PuBu4[::-1]): p.hbar(y=cats, left=left, right=right, height=0.8, color=color)
結(jié)果如下：
我們使用類似的過程，為每個性能度量添加一個黑條。
perf = [x[1] for x in data] p.hbar(y=cats, left=0, right=perf, height=0.3, color="black")
我們需要添加的最后一個標(biāo)記是一個顯示目標(biāo)值的段。
comp = [x[2]for x in data] p.segment(x0=comp, y0=[(x, -0.5) for x in cats], x1=comp, y1=[(x, 0.5) for x in cats], color="white", line_width=2)
結(jié)果如下：
最后一步是為每個范圍添加標(biāo)簽。 我們可以使用 zip 來創(chuàng)建我們需要的標(biāo)簽結(jié)構(gòu)，然后將每個標(biāo)簽添加到布局中。
for start, label in zip(limits[:-1], labels): p.add_layout(Label(x=start, y=0, text=label, text_font_size="10pt", text_color='black', y_offset=5, x_offset=15))
結(jié)果如下：
瀑布圖
構(gòu)造數(shù)據(jù)框，用于作為演示的數(shù)據(jù)框。
# Create the initial dataframe
index = ['sales','returns','credit fees','rebates','late charges','shipping']
data = {'amount': [350000,-30000,-7500,-25000,95000,-7000]}
df = pd.DataFrame(data=data,index=index)
# Determine the total net value by adding the start and all additional transactions
net = df['amount'].sum()
結(jié)果如下：
最終的瀑布代碼將要求我們?yōu)槊總€段定義幾個附加屬性，包括：
起始位置；
條形顏色；
標(biāo)簽位置；
標(biāo)簽文字；
通過將其添加到單個數(shù)據(jù)框中，我們可以使用 Bokeh 的內(nèi)置功能來簡化最終代碼。
對于下一步，我們將添加運行總計、段開始位置和標(biāo)簽的位置。
df['running_total'] = df['amount'].cumsum() df['y_start'] = df['running_total'] - df['amount'] # Where do we want to place the label? df['label_pos'] = df['running_total']
接下來，我們在包含凈值的數(shù)據(jù)框底部添加一行。
df_net = pd.DataFrame.from_records([(net, net, 0, net)], columns=['amount', 'running_total', 'y_start', 'label_pos'], index=["net"]) df = df.append(df_net)
對于這個特定的瀑布，我希望將負值設(shè)置為不同的顏色，并設(shè)置圖表下方的標(biāo)簽格式。 讓我們使用值向數(shù)據(jù)框中添加列。
df['color'] = 'grey'
df.loc[df.amount < 0, 'color'] = 'red'
df.loc[df.amount < 0, 'label_pos'] = df.label_pos - 10000
df["bar_label"] = df["amount"].map('{:,.0f}'.format)
這是包含我們需要的所有數(shù)據(jù)的最終數(shù)據(jù)框。 確實需要對數(shù)據(jù)進行一些操作才能達到這種狀態(tài)，但它是相當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)的 Pandas 代碼，如果出現(xiàn)問題，很容易調(diào)試。
創(chuàng)建實際繪圖是相當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)的 Bokeh 代碼，因為數(shù)據(jù)框具有我們需要的所有值。
TOOLS = "box_zoom,reset,save" source = ColumnDataSource(df) p = figure(tools=TOOLS, x_range=list(df.index), y_range=(0, net+40000), plot_width=800, title = "Sales Waterfall")
通過將 ColumnDataSource 定義為我們的數(shù)據(jù)框，Bokeh 負責(zé)創(chuàng)建所有段和標(biāo)簽，而無需進行任何循環(huán)。
p.segment(x0='index', y0='y_start', x1="index", y1='running_total', source=source, color="color", line_width=55)
我們將做一些小的格式化來添加標(biāo)簽并很好地格式化 y 軸。
p.grid.grid_line_alpha=0.3 p.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format="($ 0 a)") p.xaxis.axis_label = "Transactions"
最后一步是使用 LabelSet 將所有標(biāo)簽添加到條形圖上。
labels = LabelSet(x='index', y='label_pos', text='bar_label', text_font_size="8pt", level='glyph', x_offset=-20, y_offset=0, source=source) p.add_layout(labels)
結(jié)果如下：
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