Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

2024-12-18 03:22:45

读取数据

数据来源：https://www.kaggle.com/c/titanic

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Sankey
import pandas as pd
data = pd.read_excel('/Users/wangwangyuqing/Desktop/train.xlsx')
data

整理数据结构：父类→子类→值

从父类到子类，每相邻的两个分类变量都需要计算，使用 Pandas 中数据透视表，计算后的数据纵向合并成三列。

lis = data.columns.tolist()[:-1]
lis1 = lis[:-1]
lis2 = lis[1:]
data1 = pd.DataFrame()
for i in zip(lis1,lis2):
    datai = data.pivot_table('ID',index=list(i),aggfunc='count').reset_index()
    datai.columns=[0,1,2]
    data1 = data1.append(datai)
data1

生成节点数据

需要把所有涉及到的节点去重规整在一起。列表内嵌套字典的形式去重汇总。

# 生成nodes
nodes = []
# 先添加几个顶级的父节点
nodes.append({'name':'C港口'})
nodes.append({'name':'Q港口'})
nodes.append({'name':'S港口'})
# 添加其他节点
for i in data1[1].unique():
    dic = {}
    dic['name'] = i
    nodes.append(dic)
nodes

组织数据：定义节点和流量

数据从哪里流向哪里，流量（值）是多少，循环+字典来组织数据

links = []
for i in data1.values:
    dic = {}
    dic['source'] = i[0]
    dic['target'] = i[1]
    dic['value'] = i[2]
    links.append(dic)
links

数据可视化

c = (
    Sankey(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="800px",theme='westeros'))
    .add(
        "",
        nodes=nodes,
        links=links,
        linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"),
        label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="桑基图"))
    .render("/Users/wangwangyuqing/Desktop/image.html")
)

桑基图是分析用户路径的有效方法之一，能非常直观地展现用户旅程，帮助我们进一步确定转化漏斗中的关键步骤，发现用户的

流失点，找到有价值的用户群体，看用户主要流向了哪里，发现用户的兴趣点以及被忽略的产品价值，寻找新的机会。

以上就是Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径的详细内容，更多关于Pyecharts绘制桑基图的资料请关注我们其它相关文章！

Python绘制惊艳的桑基图的示例详解

目录桑基图简介什么是桑基图? 如何绘制桑基图? 桑基图绘图基础调整节点位置和图表宽度添加有意义的悬停标签桑基图简介很多时候,我们需要一种必须可视化数据如何在实体之间流动的情况.例如,以居民如何从一个国家迁移到另一个国家为例.这里演示了有多少居民从英格兰迁移到北爱尔兰.苏格兰和威尔士. 从这个桑基图 (Sankey)可视化中可以明显看出,从England迁移到Wales的居民多于从Scotland或Northern Ireland迁移的居民. 什么是桑基图? 桑基图通常描绘从一个实
python pyecharts库的用法大全

目录什么是pyecharts? pyecharts安装加载折线图的绘制条形图和折线图的结合绘制漏斗图什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用.
Python使用pyecharts绘制世界地图,省级地图,城市地图实例详解

目录 1.世界地图绘制演示 ① 世界地图数据准备 ② 世界地图生成 2.省份(河北省)地图绘制演示 ① 省份地图数据准备 ② 省份地图生成 3.城市(承德市)地图绘制演示 ① 城市地图数据准备 ② 城市地图生成 1.世界地图绘制演示先给大家看下效果图哈. ① 世界地图数据准备地图数据如下: 因为是世界地图,所以对标的国家,我设置了 2 组,里面的数据是随机生成的. # -*- coding:utf-8 -*- # 2022-2-14 # 作者:小蓝枣 # pyecharts地图 # 需要引用
Python 绘制桑基图全面解析

目录前言题目再现题目拆解创建桑基图添加桑基图选项返回桑基图绘制完成的对象 3.完整源码总结&后记大家好,我是执念斩长河,一个刚刚学习python绘图的学渣,今天愉快学习<python数据可视化>(黑马程序员编著),其中的"绘制桑基图"内容,我将其成功实现,特此写博文纪念一下. 前言桑基图亦称为桑基能量分流图.桑基能量平衡图,是一种特定类型的流程图,用于展示数据的"流动"变化.桑基图中包含若干条从左到右延展的分支,每条分支的宽度代
Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果

目录基本思路我总结大概有三步: 1. 先申明使用sankey 2. 使用add 添加对sankey图的配置信息 3. 最后render生成html文件展示首先介绍一下什么是桑葚图? 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"
Pyecharts可视化图片渲染的方法详解

使用 pyecharts 渲染成图片一直是开发者比较关心的功能,pyecharts提供了 selenium.phantomjs 和 pyppeteer 三种方式. 更多介绍可以学习官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/render_images 首先需要安装上snapshot-selenium pip install snapshot-selenium -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.dou
Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

目录读取数据生成节点数据组织数据:定义节点和流量数据可视化桑基图,它的核心是对不同点之间,通过线来连接.线的粗细代表流量的大小.很多工具都能实现桑基图,比如:Excel.tableau,我们今天要用 Pyecharts 来绘制. 因为没有用户行为路径相关的公开数据,所以本次实现可视化是根据泰坦尼克号,其生存与遇难的人的数据,来分析流向路径.学会思路,你也可以换成自己公司的用户行为埋点数据. 读取数据数据来源:https://www.kaggle.com/c/titanic fro
Python可视化神器pyecharts绘制桑基图

目录桑基图桑基图系列模板第一个桑基图复杂桑基图桑基图桑基图(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”. 桑基图最明显的特征就是,始末端的分支宽度总和相等,即所有主支宽度
Python Pyecharts绘制象形柱图

目录 1.准备工作 1.1 导入模块 1.2 部分参数 2.基础象形图 3.自定义图例 3.1 图片图例 3.2 生成象形图在可视化展示过程中,为了达到更形象的展示效果,我们往往需要自定义一些直观的图例,本期给大家介绍可视化库Pyecharts中的象形柱图,希望对你有所帮助. 1.准备工作 1.1 导入模块 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import PictorialBar from pyecharts
详解Matlab如何绘制桑基图

目录详细用法 1使用示例 2输入参数 3输出函数完整代码使用示例代码这次主要是分享自己写的一个函数,用来绘制桑基图,效果大概是下面这样子: 先说明函数(sankey2)怎么用,函数完整代码放在博客最后详细用法 1 使用示例新建一个m文件,运行如下代码 List={'a1',1,'A'; 'a2',1,'A'; 'a3',1,'A'; 'a3',0.5,'C'; 'b1',1,'B'; 'b2',1,'B'; 'b3',1,'B'; 'c1',1,'C'; 'c2',1,'C'; 'c
Python pyecharts绘制折线图详解

一.绘制折线图 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
利用Python matplotlib绘制风能玫瑰图

概述在之前的风资源分析文章中,有提到过用widrose包来进行玫瑰图的绘制,目前的可视化绘图包有很多,但是最基础和底层的,本人认为还是matplotlib,有时候为了画1-2个图就去安装一个包,好麻烦,我就是个安装软件的渣渣,所以,推己及人,我也研究了一下,matplotlib画玫瑰图的方法,废话不多说,开始咯~~~ 风能玫瑰图玫瑰图是气象科学专业统计图表,用来统计某个地区一段时期内风向.风速发生频率,又分为"风向玫瑰图"和"风速玫瑰图".本文中的玫瑰图是将风速
利用Python pyecharts绘制饼图

目录一.pyecharts绘制饼图语法简介二.绘制普通饼图三.绘制圆环图四.绘制饼图-玫瑰图一.pyecharts绘制饼图语法简介饼图主要用于表现不同类目的数据在总和中的占比.每个的弧度不是数据量的占比 pie.add()方法的用法 add(name, attr, value, radius=None, center=None, rosetype=None, **kwargs) name->str 图例名称 attr->list 属性名称 value->list 属性所对应的
Python pyecharts绘制条形图详解

目录一.简介二.整理数据 1.配置主题 2.柱状图 Bar - Bar_base_dict_config 3.样例数据 Faker.choose() 4.滚动条 Bar - Bar_datazoom_slider 5.鼠标移动效果 Bar - Bar_datazoom_inside 6.显示最值 Bar - Bar_markpoint_type 7.改变滚动条在侧面 Bar - Bar_datazoom_slider_vertical 8.多个Y轴 9.直方图 Bar - Bar_histo

Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

目录

读取数据

生成节点数据

组织数据：定义节点和流量

数据可视化

相关推荐

随机推荐