在Python中使用 Plotly 的树形图

Plotly是一个Python库，用于设计图形，尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表，如直方图、条形图、箱线图、散布图等等。它主要用于数据分析和财务分析。 plotly 是一个交互式可视化库。

Plotly 中的树形图

plotly.express中的treemap使用方便，高级终端绘图，完成多种类型的数据，生成易于样式的图形。树形图提供了数据的分层视图，并且可以轻松地涂抹模式。树枝以矩形为特征，每个子分支都显示在一个较小的矩形中。

Syntax: plotly.express.treemap(data_frame=None, names=None, values=None, parents=None, ids=None, path=None, color=None, color_continuous_scale=None, range_color=None, color_continuous_midpoint=None, color_discrete_sequence=None, color_discrete_map={}, hover_name=None, hover_data=None, custom_data=None, labels={}, title=None, template=None, width=None, height=None, branchvalues=None, maxdepth=None)

Parameters:

data_frame: This argument needs to be passed for column names (and not keyword names) to be used. Array-like and dict are transformed internally to a pandas DataFrame. 

names: Either a name of a column in data_frame, or a pandas Series or array_like object. Values from this column or array_like are used as labels for sectors.

values: Either a name of a column in data_frame, or a pandas Series or array_like object. Values from this column or array_like are used to set values associated to sectors.

path: Either names of columns in data_frame, or pandas Series, or array_like objects List of columns names or columns of a rectangular dataframe defining the hierarchy of sectors, from root to leaves. 

color: Either a name of a column in data_frame, or a pandas Series or array_like object. Values from this column or array_like are used to assign color to marks.

例子：

Python3

import plotly.express as px
 
 
fig = px.treemap(
    names = ["A","B", "C", "D", "E"],
    parents = ["", "A", "B", "C", "A"]
)
 
fig.show()

输出：

绘制分层数据帧的树形图

矩形数据框通常以分层形式存储，其中列的不同对应于层次结构的不同级别。 px.treemap 可以使用与列列表对应的路径参数，但如果路径已经使用，则应提供 id 和 parent。

例子：

Python3

Python3
 
import plotly.express as px
 
df = px.data.tips()
 
fig = px.treemap(df, path=['day', 'time', 'tip'],
                 values='total_bill')
 
fig.show()

输出：

使用连续颜色参数绘制分层数据框

如果传递了颜色参数，则其子节点的颜色值的平均值（按其值加权）应由节点的颜色计算。

例子：

Python3

import plotly.express as px
 
df = px.data.tips()
 
fig = px.treemap(df, path=['day', 'time', 'tip'],
                 values='total_bill',
                 color='total_bill')
 
fig.show()

输出：

使用离散颜色参数绘制分层数据框

当非数字数据与颜色参数对应时，则使用离散颜色。如果所有扇区的颜色列的值都相同，则使用对应的颜色，否则使用序列中离散颜色的第一个颜色。

例子：

Python3

import plotly.express as px
 
df = px.data.tips()
 
fig = px.treemap(df, path=['day', 'time', 'tip'],
                 values='total_bill',
                 color='sex')
 
fig.show()

输出：