Python可视化库——plotnine学习和基本使用

plotnine简介

plotnine学习背景

作为一名python的初学者，做数据分析的时候学的也都是python自带的matplotlib和seaborn，后来公司的一个学习R语言的同事拿R语言的ggplot2作图，做的又快又好，他给我推荐了python的plotnine库，使用方式与R语言很相似，做出来的图也很好看，我试了一下，果真如此。然后趁有时间就整理一下plotnine的绘图，如果有什么不严谨或者不对的地方请大家指出来，谢谢。如果有更多想学的可以点击：plotnine官网

plotnine的优点

• 代码简洁，易学习看懂
• 绘制的图流畅大方，不需要很多的代码就可以绘制很不错的图

plotnine的使用

plotnine安装导入

我们可以用pip直接安装

pip install plotnine

导入plotnine库

from plotnine import *

基本和常用语法（目前我用到过的）

基本语法

创建一个图形对象

基本语法	Value
ggplot	创建对象
aes	数据中的变量到图形成分的映射

几何对象geom
几何对象geom负责每个数据点的可视化，geom_后面的部分决定几何对象的类型，每个图至少添加一个几何对象，不同的视觉对象由aes控制映射

基本语法	Value
geom_area	面积图
geom_bar	条形图（饼图）
geom_blank	空的几何对象，什么也不画
geom_histogram	直方图
geom_line	线图
geom_point	点图
geom_map	地图
geom_boxplot	箱线图
geom_violin	小提琴图

统计变化stat
统计变换再数据被提取出来之前对数据进行聚合和其他计算，用stat_确定对数据进行的计算类型，不同类型的计算统计产生不同的图形结果

基本语法	Value
stat_abline	添加线条，用斜率和截距表示
stat_bin	分割数据，然后绘制直方图
stat_identity	绘制原始数据，不进行统计变化

标度函数scale
标度函数scale是对数据图形的调整，通过scale_这样的函数将获取的数据进行调整以改变图形的长度、颜色、大小和形状。

基本语法	Value
scale_x_date	x轴标签是日期
scale_x_datetime	x轴标签是时间
scale_y_date	y轴标签是日期
scale_y_datetime	y轴标签是时间
xlim	x轴范围
ylim	y轴范围

标签Labels
这个就不用解释了吧

基本语法	Value
labs	设置所有的标签和标题
xlab	设置x轴标签
ylab	设置y轴标签
ggtitle	创建图表标题

完整公式

• 一个括号
  (
• 基本公式：用ggplot创建图形，geom_创建几何对象
  ggplot(df,aes())+geom_())
• 调整公式
  +scale+theme······
• 最后一个括号
  )
  例如：

绘制图像（最基本的图像）

条形图

我们先对比一下
plotnine绘图

matplotlib绘图

这样就可以看出plotnine绘图确实比matplotlib绘图要好看多了，而且简洁大气
我们先先导入我们需要的库

from plotnine import *
import pandas as pd

我们导入数据，我这边是已经处理过了的数据，为方便大家理解，我先把原始数据转为字典，然后直接转为DataFrame

median_age_dict={
   
    'Country': ['New Zealand','Spain','Ireland','Israel','Denmark','Norway','Netherlands','Australia','Italy','Sweden'],
    'Age': [39.0, 37.0, 35.0, 34.0, 34.0, 34.0, 34.0, 34.0, 34.0, 34.0]
}
median_age=pd.DataFrame(median_age_dict)

我们看一下数据

然后我们开始绘图

(
ggplot(median_age,aes(x='Country',y='Age'))#创建图象，传入数据来源和映射
+ geom_bar()#建立几何对象，画直方图
)

这时候会报错，因为直方图需要设置数据统计方式，需要用stat这个参数在geom_bar里面传入统计方式，统计方式为identity，即用数据表原有的数据进行统计

(
ggplot(median_age,aes(x='Country',y='Age'))#创建图象，传入数据来源和映射
+ geom_bar(stat='identity')#建立几何对象，画直方图
)

我们可以看到这时候已经绘制出一幅纵向直方图，我们想要得到我们需要的图，我们要进行以下的处理

• 不同国家画不同的颜色
• 每一个国家添加数据标签
• 将纵向直方图转置变为横向直方图
• x轴没有按照顺序排序，需要让它按照数据顺序排序
• 每一个条形图的粗细需要调整
• **添加图表标题 **

我们一个一个来
将不同国家填充不同的颜色在映射里面添加fill参数可以将数据以颜色区分

(
ggplot(median_age,aes(x='Country',y='Age',fill='Country'))#创建图象，传入数据来源和映射
+ geom_bar(stat='identity')#建立几何对象，画直方图
)

这样我们就将不同的国家都填充上了不同的颜色
然后我们给他添加数据标签，添加数据标签需要用geom_text文本来绘图，同样需要添加映射

(
ggplot(median_age,aes(x='Country',y='Age',fill='Country'))#创建图象，传入数据来源和映射
+ geom_bar(stat='identity')#建立几何对象，画直方图
+ geom_text(aes(x='Country',y='Age',label='Age'))#添加数据标签
)

但是这个数据标签的位置不太好，我们要让它往上移一下，利用nudge_y参数

(
ggplot(median_age,aes(x='Country',y='Age',fill='Country'))#创建图象，传入数据来源和映射
+ geom_bar(stat='identity')#建立几何对象，画直方图
+ geom_text(aes(x='Country',y='Age',label=