Python一行代码搞定炫酷可视化，你须要了解一下Cufflinks

做者：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，有不少优秀的三方库，好比matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有本身的特色，在实际应用中也广为你们使用。

plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyter notebook能够很是灵活方便地展示分析后的结果。虽然作出的效果很是的炫酷，好比plotly，可是每一次都须要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。

我以为在数据的分析阶段，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。若是既能够减小代码量，又能够作出炫酷可视化效果，那将大大提升效率。固然若是有特别的需求除外，此方法仅针对想要快速可视化进行分析的人。

本篇给你们介绍一个很是棒的工具，cufflinks，能够完美解决这个问题,且效果同样炫酷。

cufflinks介绍

就像seaborn封装了matplotlib同样，cufflinks在plotly的基础上作了一进一步的包装，方法统一，参数配置简单。其次它还能够结合pandas的dataframe随意灵活地画图。能够把它形容为"pandas like visualization"。

绝不夸张地说，画出各类炫酷的可视化图形，我只需一行代码，效率很是高，同时也下降了使用的门槛儿。cufflinks的github连接以下：

https://github.com/santosjorg...

cufflinks安装

安装很少说，直接pip install便可。

pip install cufflinks

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。首先咱们看看它都支持哪些种类的图形，能够经过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

使用方法其实很简单，我总结一下，它的格式大体是这样的：

• DataFrame：表明pandas的数据框；
• Figure：表明咱们上面看到的可绘制图形，好比bar、box、histogram等等；
• iplot：表明绘制方法，其中有不少参数能够进行配置，调节符合你本身风格的可视化图形；

cufflinks实例

咱们经过几个实例感觉一下上面的使用方法。使用过plotly的朋友可能知道，若是使用online模式，那么生成的图形是有限制的。因此，咱们这里先设置为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)

而后咱们须要按照上面的使用格式来操做，首先咱们须要有个DataFrame，若是手头没啥数据，那能够先生成个随机数。cufflinks有一个专门生成随机数的方法，叫作datagen，用于生成不一样维度的随机数据，好比下面。

lines线图

cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study='sma',periods=[13,21,55])

1）cufflinks使用datagen生成随机数；

2）figure定义为lines形式，数据为(1,500)；

3）而后再用ta_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展示三个不一样周期的时序分析。

box箱型图

仍是与上面用法同样，一行代码解决。

cf.datagen.box(20).iplot(kind='box',legend=False)

能够看到，x轴每一个box都有对应的名称，这是由于cufflinks经过kind参数识别了box图形，自动为它生成的名字。若是咱们只生成随机数，它是这样子的，默认生成100行的随机分布的数据，列数由本身选定。

histogram直方图

cf.datagen.histogram(3).iplot(kind='histogram')

和plotly同样，咱们能够经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。

固然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框均可以，包括咱们本身导入的数据。

histogram条形图

df=pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.iplot(kind='bar',barmode='stack')

上面咱们生成了一个(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)

bubble气泡图

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

scatter matrix 散点矩阵图

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

subplots 子图

df=cf.datagen.lines(4)
df.iplot(subplots=True,shape=(4,1),shared_xaxes=True,vertical_spacing=.02,fill=True)

df.iplot(subplots=True,subplot_titles=True,legend=False)

再好比复杂一点的。

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)

shapes 形状图

若是咱们想在lines图上增长一些直线做为参考基准，这时候咱们可使用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')])

或者是将某个区域标记出来，可使用hspan类型。

df.iplot(hspan=[(-1,1),(2,5)])

又或者是竖条的区域，能够用vspan类型。

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

若是对iplot中的参数不熟练，直接输入如下代码便可查询。

help(df.iplot)

总结

怎么样，是否是很是快捷方便？以上介绍是通常的可绘制类型，固然你能够根据本身的需求作出更多的可视化图形。若是是常规图形，一行便可实现。除此外，cufflinks还有强大的颜色管理功能，若是感兴趣能够自行学习。

若是以为有帮助，还请给点个赞！

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