网络可视化(Python/Excel)

Question

我有一个大的数据集，类似于下面的截图：

我想要可视化整个数据集，如下图所示(在PowerPoint中付出了很大努力！)

对于整个数据集(最好是Python )，有什么方法可以这样做吗?但是如果在Excel中有一种方法，那就太好了。

任何帮助都将不胜感激！

谢谢。

Answer 1

这里有一个Python的解决方案。它使用熊猫从excel文件加载数据，使用NetworkX从该数据创建网络，使用格拉维斯可视化网络。免责声明:我是gravis的作者，这是一个用于网络可视化的开源Python包。

import gravis as gv
import networkx as nx
import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

x_scale = 100
y_scale = 60
colors = ['blue', 'orange', 'gray', '#ffcc55', 'lightblue', 'green', '#dddd00']

dg = nx.DiGraph()
entry_to_color = dict()
entry_counter = 0
dg.graph['node_shape'] = 'rectangle'
for i, col_name in enumerate(df.columns):
    col = df[col_name]
    for j, entry in enumerate(col):
        node = str(i) + str(entry)
        if entry not in entry_to_color:
            entry_to_color[entry] = colors[entry_counter]
            entry_counter += 1
        dg.add_node(node, name=entry, x=i*x_scale, y=j*y_scale, i=i)

for i, n_name in enumerate(dg.nodes):
    node = dg.nodes[n_name]
    color = entry_to_color[node['name']]
    node['color'] = color
    node['label_color'] = color

for n1_name in dg.nodes:
    for n2_name in dg.nodes:
        n1 = dg.nodes[n1_name]
        n2 = dg.nodes[n2_name]
        if n1 != n2 and n1['name'] == n2['name'] and n2['i'] == n1['i']+1:
            dg.add_edge(n1_name, n2_name, color=n1['color'])

gv.d3(dg, node_label_data_source='name')

如果在木星笔记本中运行该代码，则输出如下，尽管它也可以在普通的Python解释器中完成：