如何在python中绘制多个组之间的过渡

Posted 2023-02-18

【中文标题】如何在python中绘制多个组之间的过渡

【英文标题】：How to plot transition among multiple groups in python

【发布时间】：2021-08-08 07:21:02

【问题描述】：

我想在 python 中绘制多个组之间的转换。假设我在给定的日期时间 x 有三组 A、B 和 C。现在在日期时间 y > x 我想可视化 A 的哪些元素转换到 B 组，转换到 C 的百分比。对于 B 和 C 也是如此。我现在可以假设有固定数量的元素。我也可以将其扩展到多个日期，例如 x

可以使用此代码生成我的用例的示例数据框

elements = [f'ei' for i in range(10)]
x = pd.DataFrame('element': elements, 'group': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=10), 'date': pd.to_datetime('2021-04-01'))
y = pd.DataFrame('element': elements, 'group': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=10), 'date': pd.to_datetime('2021-04-10'))
df = x.append(y)

现在从上面的数据框中，我想可视化这两个日期从 A、B 和 C 组的过渡是如何发生的。

我的主要问题是我不知道在 python 中使用什么情节来可视化这一点，任何线索都会非常有帮助。

【参考方案1】：

这是一种获得所需的方法，即从一个日期转移到另一个日期：

# pivot the data so dates become columns
s = df.pivot(index='element', columns='date', values='group')

将s 设为：

date    2021-04-01 2021-04-10
element                      
e0               A          A
e1               A          C
e2               B          B
e3               B          B
e4               C          C
e5               A          C
e6               B          B
e7               C          A
e8               C          A
e9               C          A

接下来，

# compare the two consecutive dates
pairwise = pd.get_dummies(s.iloc[:, 1]).T @ pd.get_dummies(s.iloc[:,0])

这会给你pairwise：

   A  B  C
A  1  0  3
B  0  3  0
C  2  0  1

这意味着，例如第一列表示第一个日期有 3 个A，一个保持A，第二个日期有2 个更改为C。最后，您可以使用

轻松计算百分比

pairwise / pairwise.sum()

输出，您可以使用 sns.heatmap 之类的东西来可视化：

          A    B     C
A  0.333333  0.0  0.75
B  0.000000  1.0  0.00
C  0.666667  0.0  0.25

注意关于扩展问题，对于每一对 (day1, day2), (day2, day3),...，您将拥有一系列这些矩阵。由您决定如何将它们可视化。

【讨论】：

@NikhilMishra 如果您在我编辑之前看到了答案：pairwise 的定义有更新。

是的，观察到了。仍然想知道是否有更好的方法来显示过渡。我更关心可视化部分，如何最好地展示它