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Python一行代码搞定炫酷可视化,你需要了解一下Cufflinks

作者:xiaoyu

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前言

学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlibseabornplotlyBokenpyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。

plotly、Boken等都是交互式的可视化工具,结合Jupyter notebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷,比如plotly,但是每一次都需要写很长的代码,一是麻烦,二是不便于维护。

我觉得在数据的分析阶段,更多的时间应该放在分析上,维度选择、拆解合并,业务理解和判断。如果既可以减少代码量,又可以做出炫酷可视化效果,那将大大提高效率。当然如果有特别的需求除外,此方法仅针对想要快速可视化进行分析的人。

本篇给大家介绍一个非常棒的工具,cufflinks,可以完美解决这个问题,且效果一样炫酷。

cufflinks介绍

就像seaborn封装了matplotlib一样,cufflinks在plotly的基础上做了一进一步的包装,方法统一,参数配置简单。其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。可以把它形容为"pandas like visualization"。

毫不夸张地说,画出各种炫酷的可视化图形,我只需一行代码,效率非常高,同时也降低了使用的门槛儿。cufflinks的github链接如下:

github.com/santosjorge…

cufflinks安装

安装不多说,直接pip install即可。

pip install cufflinks
复制代码

cufflinks如何使用?

cufflinks库一直在不断更新,目前最新版为V0.14.0,支持plotly3.0。首先我们看看它都支持哪些种类的图形,可以通过help来查看。


import cufflinks as cf
cf.help()

Use 'cufflinks.help(figure)' to see the list of available parameters for the given figure.
Use 'DataFrame.iplot(kind=figure)' to plot the respective figure
Figures:
  bar
  box
  bubble
  bubble3d
  candle
  choroplet
  distplot
  heatmap
  histogram
  ohlc
  pie
  ratio
  scatter
  scatter3d
  scattergeo
  spread
  surface
  violin
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使用方法其实很简单,我总结一下,它的格式大致是这样的:

  • DataFrame:代表pandas的数据框;

  • Figure:代表我们上面看到的可绘制图形,比如bar、box、histogram等等;

  • iplot:代表绘制方法,其中有很多参数可以进行配置,调节符合你自己风格的可视化图形;

cufflinks实例

我们通过几个实例感受一下上面的使用方法。使用过plotly的朋友可能知道,如果使用online模式,那么生成的图形是有限制的。所以,我们这里先设置为offline模式,这样就避免了出现次数限制问题。

import pandas as pd
import cufflinks as cf
import numpy as np

cf.set_config_file(offline=True)
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然后我们需要按照上面的使用格式来操作,首先我们需要有个DataFrame,如果手头没啥数据,那可以先生成个随机数。cufflinks有一个专门生成随机数的方法,叫做datagen,用于生成不同维度的随机数据,比如下面。

lines线图

cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study='sma',periods=[13,21,55])
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1)cufflinks使用datagen生成随机数;

2)figure定义为lines形式,数据为(1,500);

3)然后再用ta_plot绘制这一组时间序列,参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。

box箱型图

还是与上面用法一样,一行代码解决。

cf.datagen.box(20).iplot(kind='box',legend=False)
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可以看到,x轴每个box都有对应的名称,这是因为cufflinks通过kind参数识别了box图形,自动为它生成的名字。如果我们只生成随机数,它是这样子的,默认生成100行的随机分布的数据,列数由自己选定。

histogram直方图

cf.datagen.histogram(3).iplot(kind='histogram')
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和plotly一样,我们可以通过一些辅助的小工具框选或者lasso选择来区分和选定指定区域,只要一行代码。

当然了,除了随机数据,任何的其它dataframe数据框都可以,包括我们自己导入的数据。

histogram条形图

df=pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.iplot(kind='bar',barmode='stack')
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上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框,名称分别是a,b,c,d。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。

scatter散点图

df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.iplot(kind='scatter',mode='markers',colors=['orange','teal','blue','yellow'],size=10)
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bubble气泡图

df.iplot(kind='bubble',x='a',y='b',size='c')
复制代码

scatter matrix 散点矩阵图

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.scatter_matrix()
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subplots 子图

df=cf.datagen.lines(4)
df.iplot(subplots=True,shape=(4,1),shared_xaxes=True,vertical_spacing=.02,fill=True)
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df.iplot(subplots=True,subplot_titles=True,legend=False)
复制代码

再比如复杂一点的。

df=cf.datagen.bubble(10,50,mode='stocks')
figs=cf.figures(df,[dict(kind='histogram',keys='x',color='blue'),
                    dict(kind='scatter',mode='markers',x='x',y='y',size=5),
                    dict(kind='scatter',mode='markers',x='x',y='y',size=5,color='teal')],asList=True)
figs.append(cf.datagen.lines(1).figure(bestfit=True,colors=['blue'],bestfit_colors=['pink']))
base_layout=cf.tools.get_base_layout(figs)
sp=cf.subplots(figs,shape=(3,2),base_layout=base_layout,vertical_spacing=.15,horizontal_spacing=.03,
               specs=[[{'rowspan':2},{}],[None,{}],[{'colspan':2},None]],
               subplot_titles=['Histogram','Scatter 1','Scatter 2','Bestfit Line'])
sp['layout'].update(showlegend=False)
cf.iplot(sp)
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shapes 形状图

如果我们想在lines图上增加一些直线作为参考基准,这时候我们可以使用hlines的类型图。

df=cf.datagen.lines(3,columns=['a','b','c'])
df.iplot(hline=[dict(y=-1,color='blue',width=3),dict(y=1,color='pink',dash='dash')])
复制代码

或者是将某个区域标记出来,可以使用hspan类型。

df.iplot(hspan=[(-1,1),(2,5)])
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又或者是竖条的区域,可以用vspan类型。

df.iplot(vspan={'x0':'2015-02-15','x1':'2015-03-15','color':'teal','fill':True,'opacity':.4})
复制代码

如果对iplot中的参数不熟练,直接输入以下代码即可查询。

help(df.iplot)
复制代码

总结

怎么样,是不是非常快捷方便?以上介绍是一般的可绘制类型,当然你可以根据自己的需求做出更多的可视化图形。如果是常规图形,一行即可实现。除此外,cufflinks还有强大的颜色管理功能,如果感兴趣可以自行学习。

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