python教程分享Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

桑基图,它的核心是对不同点之间,通过线来连接。线的粗细代表流量的大小。很多工具都能实现桑基

图,比如:excel、tableau,我们今天要用 pyecharts 来绘制。

因为没有用户行为路径相关的公开数据,所以本次实现可视化是根据泰坦尼克号,其生存与遇难的人的

数据,来分析流向路径。学会思路,你也可以换成自己公司的用户行为埋点数据。

读取数据

数据来源:https://www.kaggle.com/c/titanic

from pyecharts import options as opts  from pyecharts.charts import sankey  import pandas as pd  data = pd.read_excel('/users/wangwangyuqing/desktop/train.xlsx')  data

整理数据结构:父类→子类→值

从父类到子类,每相邻的两个分类变量都需要计算,使用 pandas 中数据透视表,计算后的数据纵向合并成三列。

lis = data.columns.tolist()[:-1]  lis1 = lis[:-1]  lis2 = lis[1:]  data1 = pd.dataframe()  for i in zip(lis1,lis2):        datai = data.pivot_table('id',index=list(i),aggfunc='count').reset_index()      datai.columns=[0,1,2]      data1 = data1.append(datai)  data1

Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

生成节点数据

需要把所有涉及到的节点去重规整在一起。列表内嵌套字典的形式去重汇总。

# 生成nodes  nodes = []  # 先添加几个顶级的父节点  nodes.append({'name':'c港口'})  nodes.append({'name':'q港口'})  nodes.append({'name':'s港口'})  # 添加其他节点  for i in data1[1].unique():          dic = {}          dic['name'] = i          nodes.append(dic)  nodes

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组织数据:定义节点和流量

数据从哪里流向哪里,流量(值)是多少,循环+字典来组织数据

links = []  for i in data1.values:          dic = {}          dic['source'] = i[0]          dic['target'] = i[1]          dic['value'] = i[2]      links.append(dic)  links

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数据可视化

c = (      sankey(init_opts=opts.initopts(width="1200px", height="800px",theme='westeros'))      .add(          "",          nodes=nodes,          links=links,          linestyle_opt=opts.linestyleopts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"),          label_opts=opts.labelopts(position="right"),      )      .set_global_opts(title_opts=opts.titleopts(title="桑基图"))      .render("/users/wangwangyuqing/desktop/image.html")  )

桑基图是分析用户路径的有效方法之一,能非常直观地展现用户旅程,帮助我们进一步确定转化漏斗中的关键步骤,发现用户的

流失点,找到有价值的用户群体,看用户主要流向了哪里,发现用户的兴趣点以及被忽略的产品价值,寻找新的机会。

Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

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