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用Python绘制诱人的桑基图,一眼看透熬夜和狗粮的秘密...

Python编程 • 4 周前 • 34 次点击  
来自公众号:数据不吹牛

大家好,我是小z~


最近,不止一次收到群里小伙伴的截图追问:



“这个图叫什么???”


“这个图真好看!!!怎么画啊?”


小z本没有干货,问的人多了,也便有了干货。


此图姓桑名基,平素不喜露面。奈何天生丽质,偶有露面,必引众人围观。



时人有云:“桑基桑基,高贵美丽!”


桑基是何许图也


据小z不严谨的抽样提问统计,90%想学习桑基图的旁友,都是被她妖艳炫酷的外表所吸引。


而桑基图真正代表了什么?和类似图表相比的独特性是什么?却几乎无人问津。


害!人真的是视觉动物!

言归正传,我们来看看百科的官方解释:


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"。


Emmm,有点内个意思了,结合其他资料,做进一步的汇总提炼:


  • 桑基两个字取自“发明”者的名字

  • 属于流程图的一种,核心在于展示数据的流转

  • 主要由节点、边和流量三要素构成,边越宽代表流量越大

  • 遵循守恒定律,无论怎么流动,开端和末端数据总是一致的


文字太苍白,下面我们用Python来绘制一个具体的实例~


Python手把手绘制桑基图


动手之前,我们再次敲黑板,回顾桑基图组成要素的重点——节点、边和流量。


任何桑基图,无论展现形式如何夸张,色彩如何艳丽,动效如何炫酷,本质都逃不出上述3点。


只要我们定义好上述3个要素,Python的pyecharts库能够轻松实现桑基图的绘制。


这里我们用“当代青年熬夜原因分析”数据为例:

数据来源:这个数据是小z近两周卖炒粉时口头做的调研


很规整的性别、熬夜原因、人数三列数据。


不过,要用pyecharts来画图,得入乡随俗,按照它定的规则来规整数据源。


首先是节点,这一步需要把所有涉及到的节点去重规整在一起。也就是要把性别一列的“男”、“女”和熬夜原因一列的“打游戏”、“加班”、“看剧”以列表内嵌套字典的形式去重汇总:



接着,定义边和流量,数据从哪里流向哪里,流量(值)是多少,循环+字典依然可以轻松搞定:



source-target-value的字典格式,很清晰的描述了数据的流转情况。


这两块数据准备完毕,桑基图已经完成了80%,剩下的20%,只是固定格式的绘图代码:


from pyecharts.charts import Sankey
from pyecharts import options as opts

pic = (
    Sankey()
    .add(''#图例名称
         nodes,    #传入节点数据
         linkes,   #传入边和流量数据
         #设置透明度、弯曲度、颜色
         linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"),
         #标签显示位置
         label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),
         #节点之前的距离
         node_gap = 30,
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因桑基图'))
)

pic.render('test.html')

一个回车下去,看看成果:


果然,男打游戏女看剧,加班熬夜是儿戏。


如果想要垂直显示,只需要在add函数里面加一个orient="vertical"就好:


pic = (
    Sankey()
    .add('',
         nodes,
         linkes,
         linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"),
         label_opts=opts.LabelOpts(position="top"),
         node_gap = 30,
         orient="vertical",   #更改的是这里
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因细分桑基图'))
)

pic.render('test2.html')


OK!不过,还有同学意犹未尽,这个是涉及到两层的流转,那如果三层,需要怎么画呢?


不慌,先导入(狗粮)数据:



这是某宠物品牌,3月份主要产品购买路径(第一次和第二次)的数据,先是品类,其次是第一次购买的产品类型,接着是第二次购买的产品类型,最后一列对应人数。

注:这里第一次购买的产品前面加了“1-”,第二次购买加了“2-”的区分标识。


画图必备的nodes节点实现很简单,所有节点(品类、第一次购买、第二次购买)做去重汇总,对上面生成nodes代码稍作调整就可以:



而linkes只接受source-traget-value的格式,得先对源数据进行格式调整,分别形成“品类-第一次购买-人数”,“第一次购买-第二次购买-人数”的样式,再统一汇总:



规整汇总好之后,只需要复用上面的linkes代码:



画图代码几乎没变,只是改了个标题:


pic = (
    Sankey()
    .add('',
         nodes,
         linkes,
         linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = 'source'),
         label_opts=opts.LabelOpts(position = 'top'),
         node_gap = 30,
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '客户购买路径流转图'))
)
pic.render('test3.html')


大功告成,So easy!无论是多少层数据的流转,只要定义好nodes和linkes,就能以不变应万变。



最后,通过上面的桑基图,我们能够非常直观的洞察到客户购买流转规律:


  • 出于试错成本的考量,大部分客户第一次购买的是小规格狗粮。

  • 第一次购买小规格狗粮的客户,流失(第二次未购买)情况严重,且再次购买客户,更倾向于继续选择小规格狗粮尝试,而不是信任性的购买大规格狗粮。

  • 第一次购买大规格狗粮的客户,留存下来的客户已经建立起对品牌的信任感,再次购买大部分选择了大规格狗粮。

  • 购买狗粮的客户第二次复购鲜有尝试玩具的,而第一次购买玩具的客户,也并未建立起对品牌狗粮的兴趣。


原本死板的数据,在桑基的装扮之下,变得楚楚动人。


参考来源:

  1. pyecharts官方文档

  2. 百度百科

  3. 朱卫军:公众号《python大数据分析》

  4. 镝数dydata.io

  5. 经济学人:www.economist.com



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