我的代碼從 .xlsx 文件讀取數(shù)據(jù)，并使用plotly 繪制氣泡圖。 氣泡圖 當(dāng)我知道需要繪制多少條跡線(xiàn)時(shí)，任務(wù)就很容易了。然而，當(dāng)由于行數(shù)是可變的而跟蹤數(shù)不固定時(shí)，我感到困惑。 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997US 10 14 16 18 20 42 64JAPAN 100 30 70 85 30 42 64CN 50 22 30 65 70 66 60這是我未完成的代碼：# Version 2 could read data from .xlsx file.import plotly as pyimport plotly.graph_objs as goimport openpyxlwb = openpyxl.load_workbook(('grape output.xlsx')) sheet = wb['Sheet1'] row_max = sheet.max_rowcol_max = sheet.max_columnl=[]for row_n in range(row_max-1): l.append([]) for col_n in range(col_max-1): l[row_n].append(sheet.cell(row=row_n+2, column=col_n+2).value)trace0 = go.Scatter( x=[1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997], y=['US', 'US', 'US', 'US', 'US', 'US', 'US'], mode='markers+text', marker=dict( color='rgb(150,204,90)', size= l[0], showscale = False, ), text=list(map(str, l[0])), textposition='middle center', )trace1 = go.Scatter( x=[1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997], y=['JAPAN', 'JAPAN', 'JAPAN', 'JAPAN', 'JAPAN', 'JAPAN', 'JAPAN'], mode='markers+text', marker=dict( color='rgb(255, 130, 71)', size=l[1], showscale=False, ), text=list(map(str,l[1])), textposition='middle center',)trace2 = go.Scatter( x=[1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997], y=['CN', 'CN', 'CN', 'CN', 'CN', 'CN', 'CN'], mode='markers+text', marker=dict( color='rgb(255, 193, 37)', size=l[2], showscale=False, ), text=list(map(str,l[2])), textposition='middle center',)你能教我怎么畫(huà)它們嗎？謝謝
3 回答
暮色呼如
TA貢獻(xiàn)1853條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
我認(rèn)為有一種更靈活的方法可以使用它，plotly.express特別是如果您不想定義顏色。
這個(gè)想法是正確地轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({1991:[10,100,50], 1992:[14,30,22], 1993:[16,70,30], 1994:[18,85,65], 1995:[20,30,70], 1996:[42,42,66], 1997:[64,64,60]})
df.index = ['US','JAPAN','CN']
df = df.T.unstack()\
? ? ? .reset_index()\
? ? ? .rename(columns={"level_0": "country",
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?"level_1": "year",
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0: "n"})
print(df)
? ?country? year? ? n
0? ? ? ?US? 1991? ?10
1? ? ? ?US? 1992? ?14
2? ? ? ?US? 1993? ?16
3? ? ? ?US? 1994? ?18
4? ? ? ?US? 1995? ?20
5? ? ? ?US? 1996? ?42
6? ? ? ?US? 1997? ?64
7? ? JAPAN? 1991? 100
8? ? JAPAN? 1992? ?30
9? ? JAPAN? 1993? ?70
10? ?JAPAN? 1994? ?85
11? ?JAPAN? 1995? ?30
12? ?JAPAN? 1996? ?42
13? ?JAPAN? 1997? ?64
14? ? ? CN? 1991? ?50
15? ? ? CN? 1992? ?22
16? ? ? CN? 1993? ?30
17? ? ? CN? 1994? ?65
18? ? ? CN? 1995? ?70
19? ? ? CN? 1996? ?66
20? ? ? CN? 1997? ?60
使用plotly.express
現(xiàn)在您的數(shù)據(jù)是長(zhǎng)格式，您可以使用plotly.express如下
import plotly.express as px
fig = px.scatter(df,
? ? ? ? ? ? ? ? ?x="year",
? ? ? ? ? ? ? ? ?y="country",
? ? ? ? ? ? ? ? ?size="n",
? ? ? ? ? ? ? ? ?color="country",
? ? ? ? ? ? ? ? ?text="n",
? ? ? ? ? ? ? ? ?size_max=50 # you need this otherwise the bubble are too small
? ? ? ? ? ? ? ? )
fig.update_layout(plot_bgcolor='rgb(10, 10, 10)',??
? ? ? ? ? ? ? ? ? paper_bgcolor='rgb(20, 55, 100)',??
? ? ? ? ? ? ? ? ? font={'size': 15,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'family': 'sans-serif',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'color': 'rgb(255, 255, 255)'
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?},
? ? ? ? ? ? ? ? ? width=1000,
? ? ? ? ? ? ? ? ? height=500,
? ? ? ? ? ? ? ? ? xaxis=dict(title='Output of grapes per year in selected countries', ),??
? ? ? ? ? ? ? ? ? showlegend=False,
? ? ? ? ? ? ? ? ? margin=dict(l=100, r=100, t=100, b=100),
? ? ? ? ? ? ? ? ? hovermode = False,)
# Uncomment this if you don't wont country as yaxis title
# fig.layout.yaxis.title.text = None
fig.show()
慕妹3242003
TA貢獻(xiàn)1824條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
我應(yīng)該指出，如果您將原始數(shù)據(jù)附加為文本或可以更輕松地復(fù)制和粘貼的內(nèi)容，那么您的代碼將更具可重復(fù)性。但是，無(wú)論如何，我仍然可以回答您的問(wèn)題并為您指出正確的方向。
您應(yīng)該做的是使用循環(huán)，并從查看行開(kāi)始data = [trace0, trace1, trace2]。正如您所注意到的，如果您有 100 個(gè)國(guó)家/地區(qū)而不是 3 個(gè)國(guó)家/地區(qū)，此方法將無(wú)法擴(kuò)展。
相反，您可以data使用列表理解將其創(chuàng)建為列表，并更新每個(gè)跟蹤中發(fā)生更改的部分。trace0除了國(guó)家/地區(qū)、值和顏色之外， 、trace1、trace2沒(méi)有太大區(qū)別。為了向您展示我的意思，我使用 DataFrame 重新創(chuàng)建了您的數(shù)據(jù)，然后創(chuàng)建了包含您的國(guó)家/地區(qū)和顏色的單獨(dú)列表。
# Version 2 could read data from .xlsx file.
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import openpyxl
# wb = openpyxl.load_workbook(('grape output.xlsx'))
# sheet = wb['Sheet1']
# row_max = sheet.max_row
# col_max = sheet.max_column
# l=[]
# for row_n in range(row_max-1):
# l.append([])
# for col_n in range(col_max-1):
# l[row_n].append(sheet.cell(row=row_n+2, column=col_n+2).value)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({1991:[10,100,50], 1992:[14,30,22], 1993:[16,70,30], 1994:[18,85,65], 1995:[20,30,70], 1996:[42,42,66], 1997:[64,64,60]})
df.index = ['US','JAPAN','CN']
colors = ['rgb(150,204,90)','rgb(255, 130, 71)','rgb(255, 193, 37)']
data = [go.Scatter(
x=df.columns,
y=[country]*len(df.columns),
mode='markers+text',
marker=dict(
color=colors[num],
size= df.loc[country],
showscale = False,
),
text=list(map(str, df.loc[country])),
textposition='middle center',
)
for num, country in enumerate(df.index)
]
layout = go.Layout(plot_bgcolor='rgb(10, 10, 10)',
paper_bgcolor='rgb(20, 55, 100)',
font={
'size': 15,
'family': 'sans-serif',
'color': 'rgb(255, 255, 255)'
},
width=1000,
height=500,
xaxis=dict(title='Output of grapes per year in US, JAPAN and CN', ),
showlegend=False,
margin=dict(l=100, r=100, t=100, b=100),
hovermode = False,
)
# data = [trace0, trace1, trace2]
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
# py.offline.init_notebook_mode()
# py.offline.plot(fig, filename='basic-scatter.html')
如果我隨后向 DataFrame 添加一個(gè)包含 1991-1997 年值的測(cè)試國(guó)家/地區(qū)，則不需要更改其余代碼，氣泡圖將相應(yīng)更新。
# I added a test country with datadf = pd.DataFrame({1991:[10,100,50,10], 1992:[14,30,22,20], 1993:[16,70,30,30], 1994:[18,85,65,40], 1995:[20,30,70,50], 1996:[42,42,66,60], 1997:[64,64,60,70]})
df.index = ['US','JAPAN','CN','TEST']
colors = ['rgb(150,204,90)','rgb(255, 130, 71)','rgb(255, 193, 37)','rgb(100, 100, 100)']
慕田峪9158850
TA貢獻(xiàn)1794條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
代碼已更新到版本 2，可以從 .xlsx 文件讀取數(shù)據(jù)并繪制氣泡圖。與之前的數(shù)據(jù)相比，名為“grape output.xlsx”的原始數(shù)據(jù)添加了新項(xiàng)目：
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
US 10 14 16 18 20 42 64 100 50
JAPAN 100 30 70 85 30 42 64 98 24
CN 50 22 30 65 70 66 60 45 45
INDIA 90 88 35 50 90 60 40 66 76
UK 40 50 70 50 25 30 22 40 60
這是代碼：
# Version 2
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import openpyxl
import pandas as pd
wb = openpyxl.load_workbook('grape output.xlsx')
sheet = wb['Sheet1']
row_max = sheet.max_row
col_max = sheet.max_column
first_row_list = []
first_col_list = []
for col_n in range(2, col_max+1):
first_row_list.append(sheet.cell(row=1, column=col_n).value)
for row_n in range(2,row_max+1):
first_col_list.append(sheet.cell(row=row_n, column=1).value)
data_all = pd.read_excel('grape output.xlsx')
data = data_all.loc[:,first_row_list]
df = pd.DataFrame(data)
df.index = first_col_list
colors = ['rgb(150,204,90)','rgb(255, 130, 71)','rgb(255, 193, 37)','rgb(180,240,190)','rgb(255, 10, 1)',
'rgb(25, 19, 3)','rgb(100, 100, 100)','rgb(45,24,200)','rgb(33, 58, 108)','rgb(35, 208, 232)']
data = [go.Scatter(
x=df.columns,
y=[country]*len(df.columns),
mode='markers+text',
marker=dict(
color=colors[num],
size= df.loc[country],
showscale = False,
),
text=list(map(str, df.loc[country])),
textposition='middle center',
)
for num, country in enumerate(reversed(df.index))
]
layout = go.Layout(plot_bgcolor='rgb(10, 10, 10)',
paper_bgcolor='rgb(20, 55, 100)',
font={
'size': 15,
'family': 'sans-serif',
'color': 'rgb(255, 255, 255)'
},
width=1000,
height=800,
xaxis=dict(title='Output of grapes per year in US, JAPAN and CN'),
showlegend=False,
margin=dict(l=100, r=100, t=100, b=100),
hovermode = False,
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
py.offline.plot(fig, filename='basic-scatter.html')
現(xiàn)在結(jié)果是這樣的：
還有一些小問(wèn)題：
如何去掉 1990 和 2000 這兩個(gè)數(shù)字以及 1990 和 2000 的白色垂直線(xiàn)？
如何為1991、1993、1995、1997、1999畫(huà)白線(xiàn)并以橫坐標(biāo)軸顯示所有這些年份？
請(qǐng)更正代碼 Versinon 2 以改進(jìn)它。謝謝你！
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