(個人用メモ)サンキーダイアグラム
15845 ワード
この記事の目的
以下のような sankey-diagram
を作成する.
{0,1}
は2種のイベントを表していて, 一定期間に 0 -> 1 -> 1
などのように複数回のイベントが発生するという想定で, そのイベント発生の遷移を可視化することが目的.
準備
import numpy as np
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 100)
import random
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
ダミーデータ準備
n=100
agent = [random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) for i in range(n)]
day = [random.choice([1,2,3,4,5]) for i in range(n)]
time = [random.random() for i in range(n)]
event = [random.choice([0,1]) for i in range(n)]
df = pd.DataFrame({"agent":agent,
"day":day,
"time":time,
"event":event})
df = df.sort_values(["day","time"])
summary = df.groupby(["agent", "day"])["event"].apply(lambda x: [str(xi) for xi in x]).apply(''.join).reset_index()
summary.head()
import numpy as np
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 100)
import random
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
n=100
agent = [random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) for i in range(n)]
day = [random.choice([1,2,3,4,5]) for i in range(n)]
time = [random.random() for i in range(n)]
event = [random.choice([0,1]) for i in range(n)]
df = pd.DataFrame({"agent":agent,
"day":day,
"time":time,
"event":event})
df = df.sort_values(["day","time"])
summary = df.groupby(["agent", "day"])["event"].apply(lambda x: [str(xi) for xi in x]).apply(''.join).reset_index()
summary.head()
agent
(人だったり機械だったり)が, 一定期間のday
という間でどのようにイベントを起こしたか event
というデータである.
max_len_event = max([len(i) for i in summary["event"]])
max_len_event
>>5
summary["event"] = ["{0:-<5}".format(i) for i in summary["event"]]
summary.head()
value_list = []
for i in range(max_len_event-1):
tmp = [ei[i:(i+2)] for ei in summary["event"]]
#0->0
n = sum([1 if ei=="00" else 0 for ei in tmp])
value_list.append(n)
#0->1
n = sum([1 if ei=="01" else 0 for ei in tmp])
value_list.append(n)
#1->0
n = sum([1 if ei=="10" else 0 for ei in tmp])
value_list.append(n)
#1->1
n = sum([1 if ei=="11" else 0 for ei in tmp])
value_list.append(n)
source_list = [[i, i] for i in range(max_len_event*2-2)]
source_list = np.array(source_list).flatten()
target_list = [[i, i+1, i, i+1] for i in range(2, max_len_event*2, 2)]
target_list = np.array(target_list).flatten()
label_list = ["0", "1"] * max_len_event
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 = label_list,
color = "blue"
),
link = dict(
source = source_list,
target = target_list,
value = value_list
))])
fig.update_layout(title_text="Basic Sankey Diagram", font_size=10)
fig.show()
以上!
参考
Qiita:【Python】4変数以上の可視化ってどうするの?
Plotly:Sankey Diagram in Python
Author And Source
この問題について((個人用メモ)サンキーダイアグラム), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/yuto16/items/8b1b02bc049e7ec96612著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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