如何使用 Plotly 制作简单的多级桑基图？

Posted 2023-02-18

【中文标题】如何使用 Plotly 制作简单的多级桑基图？

【英文标题】：How do I make a simple, multi-level Sankey diagram with Plotly?

【发布时间】：2022-01-14 12:13:15

【问题描述】：

我有一个像这样的 DataFrame，我试图用桑基图来描述：

import pandas as pd

pd.DataFrame(
    'animal': ['dog', 'cat', 'cat', 'dog', 'cat'],
    'sex': ['male', 'female', 'female', 'male', 'male'],
    'status': ['wild', 'domesticated', 'domesticated', 'wild', 'domesticated'],
    'count': [8, 10, 11, 14, 6]
)

    animal  sex     status          count
0   dog     male    wild            8
1   cat     female  domesticated    10
2   cat     female  domesticated    11
3   dog     male    wild            14
4   cat     male    domesticated    6

我正在尝试按照documentation 中的步骤进行操作，但我无法使其工作 - 我无法理解哪些分支在哪里。下面是示例代码：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
    node = dict(
      pad = 15,
      thickness = 20,
      line = dict(color = "black", width = 0.5),
      label = ["A1", "A2", "B1", "B2", "C1", "C2"],
      color = "blue"
    ),
    link = dict(
      source = [0, 1, 0, 2, 3, 3], 
      target = [2, 3, 3, 4, 4, 5],
      value = [8, 4, 2, 8, 4, 2]
  ))])

fig.update_layout(title_text="Basic Sankey Diagram", font_size=10)
fig.show()

这是我想要实现的目标：

【参考方案1】：

您可以通过以下方式使用 Plotly 创建 Sankey 图：

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

label_list = ['cat', 'dog', 'domesticated', 'female', 'male', 'wild']
# cat: 0, dog: 1, domesticated: 2, female: 3, male: 4, wild: 5
source = [0, 0, 1, 3, 4, 4]
target = [3, 4, 4, 2, 2, 5]
count = [21, 6, 22, 21, 6, 22]

fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
    node = "label": label_list,
    link = "source": source, "target": target, "value": count
    )])
fig.show()

它是如何工作的：source、target 和 count 列表的长度均为 6，而桑基图有 6 个箭头。 source 和target 的元素是label_list 的索引。所以source的第一个元素是0，意思是“猫”。 target 的第一个元素是 3，意思是“女性”。 count 的第一个元素是 21。因此，图中的第一个箭头从 cat 到 female，大小为 21。相应地，列表 source、target 和 count 的第二个元素定义了第二个箭头，以此类推。

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您可能想创建一个更大的桑基图，如本例所示。手动定义源、目标和计数列表变得非常乏味。 所以这里有一个代码，它可以从您的格式的数据框创建这些列表。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    'animal': ['dog', 'cat', 'cat', 'dog', 'cat'],
    'sex': ['male', 'female', 'female', 'male', 'male'],
    'status': ['wild', 'domesticated', 'domesticated', 'wild', 'domesticated'],
    'count': [8, 10, 11, 14, 6]
)

categories = ['animal', 'sex', 'status']

newDf = pd.DataFrame()
for i in range(len(categories)-1):
    tempDf = df[[categories[i],categories[i+1],'count']]
    tempDf.columns = ['source','target','count']
    newDf = pd.concat([newDf,tempDf])    
newDf = newDf.groupby(['source','target']).agg('count':'sum').reset_index()

label_list = list(np.unique(df[categories].values))
source = newDf['source'].apply(lambda x: label_list.index(x))
target = newDf['target'].apply(lambda x: label_list.index(x))
count = newDf['count']

【讨论】：

这是一个很好的答案。我问了另一个类似的question，如果可以，请随时回答。