作者 | xiaoyu
來源 | Python與數據科學
前言
學過Python數據分析的朋友都知道,在可視化的工具中,有很多優秀的三方庫,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等。這些可視化庫都有自己的特點,在實際應用中也廣為大家使用。
plotly、Boken等都是交互式的可視化工具,結合Jupyter notebook可以非常靈活方便地展現分析后的結果。雖然做出的效果非常的炫酷,比如plotly,但是每一次都需要寫很長的代碼,一是麻煩,二是不便于維護。
我覺得在數據的分析階段,
更多的時間應該放在分析上,維度選擇、拆解合并,業務理解和判斷。
如果既可以減少代碼量,又可以做出炫酷可視化效果,那將大大提高效率。當然如果有特別的需求除外,此方法僅針對想要快速可視化進行分析的人。
本篇給大家介紹一個非常棒的工具, cufflinks , 可以完美解決這個問題,且效果一樣炫酷。
就像seaborn封裝了matplotlib一樣,cufflinks在plotly的基礎上做了一進一步的包裝,方法統一,參數配置簡單。其次它還可以結合pandas的dataframe隨意靈活地畫圖。可以把它形容為 "pandas like visualization" 。
毫不夸張地說,畫出各種炫酷的可視化圖形, 我只需一行代碼 ,效率非常高,同時也降低了使用的門檻兒。cufflinks的github鏈接如下:
https://github.com/santosjorge/cufflinks
cufflinks安裝
安裝不多說,直接pip install即可。
cufflinks如何使用?
cufflinks庫一直在不斷更新,目前最新版為V0.14.0,支持plotly3.0。首先我們看看它都支持哪些種類的圖形,可以通過help來查看。
使用方法其實很簡單,我總結一下,它的格式大致是這樣的:
-
DataFrame: 代表pandas的數據框;
-
Figure: 代表我們上面看到的可繪制圖形,比如bar、box、histogram等等;
-
iplot: 代表繪制方法,其中有很多參數可以進行配置,調節符合你自己風格的可視化圖形;
cufflinks實例
我們通過幾個實例感受一下上面的使用方法。使用過plotly的朋友可能知道,如果使用online模式,那么生成的圖形是有限制的。所以,我們這里先設置為offline模式,這樣就避免了出現次數限制問題。
然后我們需要按照上面的使用格式來操作,首先我們需要有個DataFrame,如果手頭沒啥數據,那可以先生成個隨機數。cufflinks有一個專門生成隨機數的方法,叫做 datagen,用于生成不同維度的隨機數據,比如下面。
lines線圖
1)cufflinks使用datagen生成隨機數;
2)figure定義為lines形式,數據為(1,500);
3)然后再用ta_plot繪制這一組時間序列,參數設置SMA展現三個不同周期的時序分析。
box箱型圖
還是與 上面用法一樣,一行代碼解決。

可以看到,x軸每個box都有對應的名稱,這是因為cufflinks通過kind參數識別了box圖形,自動為它生成的名字。如果我們只生成隨機數,它是這樣子的,默認生成100行的隨機分布的數據,列數由自己選定。
histogram直方圖

和plotly一樣,我們可以通過一些輔助的小工具框選或者lasso選擇來區分和選定指定區域,只要一行代碼。
當然了,除了隨機數據,任何的其它dataframe數據框都可以,包括我們自己導入的數據。
histogram條形圖

上面我們生成了一個(10,4)的dataframe數據框,名稱分別是a,b,c,d。那么cufflinks將會根據iplot中的kind種類自動識別并繪制圖形。參數設置為堆疊模式。
scatter散點圖

bubble氣泡圖

scatter matrix 散點矩陣圖

subplots?子圖

再比如復雜一點的。

shapes?形狀圖
如果我們 想在lines圖上增加一些直線作為參考基準,這時候我們可以使用hlines的類型圖。

或者是將某個區域標記出來,可以使用hspan類型。

又或者是豎條的區域,可以用vspan類型。

如果對iplot中的參數不熟練,直接輸入以下代碼即可查詢。
總結
怎么樣,是不是非常快捷方便?以上介紹是一般的可繪制類型,當然你可以根據自己的需求做出更多的可視化圖形。 如果是常規圖形,一行即可實現。 除此外,cufflinks還有強大的顏色管理功能,如果感興趣可以自行學習。
(*本文為 Python大本營轉載文章,轉載請聯系 原作者 )
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