PdVega-Beispiele#
Importe#
[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
import pdvega
Deklarative Beschreibung der Datenvisualisierung#
Mit Vega-Lite lässt sich deklarativ beschreiben, wie die Daten auf Visualisierungsfunktionen abgebildet werden sollen. Mit pdvega wird diese Spezifikation ähnlich einfach wie über die Matplotlib-API verfügbar: data.plot muss lediglich durch data.vgplot ersetzt werden, wobei sich data auf Pandas-Series oder DataFrame-Objekte bezieht.
Laden eines DataFrame mit Zeitreihen von Aktienkursen:
[2]:
from vega_datasets import data
stocks = data.stocks(pivoted=True)
[3]:
stocks.plot.line()
[3]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7ff5c92cf390>
pdvega-API:
[5]:
stocks.vgplot.line()
Das Ergebnis sind schöne Datenvisualisierungen mit einem Minimum an Boilerplate. Zudem sind die aus pdvega erstellten Diagramme interaktiv und lassen sich Verschieben und Vergrößern/Verkleinern.
Einfache Datenvisualisierungen mit data.vgplot#
Die zentrale Schnittstelle von pdvega ist das vgplot-Attribut, das Pandas-DataFrame und Series-Objekten hinzugefügt wird.
Wie bei dem Pandas Plots gibt es zwei Möglichkeiten, Diagramme zu erstellen:
das
vgplot-Attribut eines Pandas-Objekts kann direkt aufgerufen werden, also z.B.
iris.vgplot(kind='scatter', x='sepalLength', y='petalLength', c='species')
Alternativ kann auch die spezifische Methode aufgerufen werden, die jedem Diagrammtyp zugeordnet ist:
iris.vgplot.scatter(x='sepalLength', y='petalLength', c='species')
Dieser Ansatz bietet den Vorteil, dass verfügbare Plottypen über die Tabulatorvervollständigung untersucht werden können. Die einzelnen Funktionen bieten auch eine detailliertere Dokumentation der für jede Methode verfügbaren Argumente.
Diagrammtypen#
Die vgplot-API stellt neun grundlegende Diagrammtypen bereit:
Liniendiagramme mit vgplot.line#
Der Standarddiagrammtyp für vgplot ist ein Liniendiagramm.
Sofern nichts anders angegeben ist, wird der Index von DataFrame oder Series als x-Achsenvariable verwendet, und eine separate Linie für die y-Werte jeder Spalte des DataFrame. Wenn Sie ihr nur eine Teilmenge der Spalten plotten lassen möchtet, könnt ihr mithilfe der Pandas-Indizierung die Spalten auswählen, an denen ihr interessiert seid:
[6]:
stocks[['AAPL', 'AMZN']].vgplot.line()
Liniendiagramme können weiter angepasst werden. Informationen hierzu findet ihr in der Dokumentation:
Streudiagramme mit vgplot.scatter#
[7]:
stocks.vgplot.scatter(x='AAPL', y='AMZN')
Um Streudiagramme weiter anzupassen, schaut euch pdvega.FramePlotMethods.scatter() an.
Flächendiagramme mit vgplot.area#
[8]:
stocks[['MSFT', 'AAPL', 'AMZN']].vgplot.area()
Flächendiagramme können auch gestapelt werden. In diesem Fall sind transparente Flächen häufig hilfreich.
[9]:
stocks[['MSFT', 'AAPL', 'AMZN']].vgplot.area(stacked=False, alpha=0.4)
Flächendiagramme können weiter angepasst werden, siehe
Balkendiagramme mit vgplot.bar#
[10]:
np.random.seed(1234)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=['a', 'b'])
df.vgplot.bar()
Wie bei Flächendiagrammen könnt ihr mit stacked=True die Balken stapeln:
[11]:
df.vgplot.bar(stacked=True)
Darüberhinaus können horizontale Balkendiagramme erstellt werden mit barh:
[12]:
df.vgplot.barh(stacked=True)
Histogramme mit vgplot.hist#
[13]:
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000) + 1,
'b': np.random.randn(1000),
'c': np.random.randn(1000) - 1},
columns=['a', 'b', 'c'])
df.vgplot.hist(bins=50, alpha=0.5)
Histogramme können weiter angepasst werden, siehe
Kerndichteschätzdiagramme mit vgplot.kde#
Kerndichteschätzdiagramme (englisch kernel density estimation, KDE) erzeugen ähnlich wie Histogramme glatte Kurven, die die Dichte der Messpunkte angeben.
[14]:
df.vgplot.kde()
KDE-Diagramme können weiter angepasst werden mit
Heatmaps mit vgplot.heatmap#
Pandas-Plotting hat eine Funktion zum Erstellen einer hexagonal-gruppierten Heatmap zweidimensionaler Daten. Leider unterstützt derzeit weder Vega noch Vega-Lite diese hexagonalen Heatmaps. Sie unterstützen jedoch kartesische Heatmaps,und diese Funktionalität ist auch enthalten in pdvega:
[15]:
df.vgplot.heatmap(x='a', y='b', C='c', gridsize=20)
Heatmap-Diagramme können weiter angepasst werden, siehe pdvega.FramePlotMethods.heatmap().
Statistische Visualisierung mit pdvega.plotting#
pdvegaunterstützt auch viele der komplexeren Plot-Routinen, die im pandas.plotting-Submodul verfügbar sind. Im Folgenden zeigen wir das Beispieleiner Multi-Panel-Streudiagramm-Matrix aus Fisher’s Iris-Datensatz:
[16]:
iris = data.iris()
pdvega.scatter_matrix(iris, 'species', figsize=(7, 7))
In diesem Diagramm könnt ihr interaktiv Verschieben und Verkleinern/Vergrößern. Mit gedrückter Umschalttaste könnt ihr auch einzelne Messpunkte auswählen.
Parallele Koordinaten#
Eine andere Möglichkeit, mehrdimensionale Daten zu visualisieren, besteht darin, jede Dimension unabhängig voneinander mithilfe eines Diagramms mit parallelen Koordinaten zu betrachten. Dies kann mit pdvega.parallel_coordinates() realisiert werden, wobei die API pandas.plotting.parallel_coordinates() entspricht:
[17]:
pdvega.parallel_coordinates(iris, "species")
Auf einen Blick könnt ihr Beziehungen zwischen Punkten erkennen und insbesondere deutlich machen, dass sich die „setosa“-Art in Breite und Länge der Blütenblätter deutlich von den beiden anderen Arten unterscheidet.
Andrews-Kurven#
Ein ähnlicher Ansatz zur Visualisierung von Datendimensionen ist als Andrews-Kurve bekannt: Die Idee besteht darin, aus den Merkmalen jedes Objekts eine Fourier-Reihe zu konstruieren, um die aggregierten Unterschiede zwischen Klassen qualitativ zu visualisieren. Dies kann mit der Funktion pdvega.andrews_curves() erfolgen, die der API von pandas.plotting.andrews_curves() entspricht:
[17]:
pdvega.andrews_curves(iris, "species")