Plotly 平行坐标与分类

Question

在一个数据表中，A列和B列是分类数据，而X列和Y列是数字且是连续的。我要怎么用plotly画一个平行坐标图加上分类图，使得前两个Y轴对应A和B是分类的，后两个对应X和Y是数字的呢？

举个例子，看看下面的数据：

df = pd.DataFrame({'A':['a','a','b','b'], 
                    'B':['1','2','1','2'], 
                    'X':[5.3,6.7,3.1,0.8],
                    'Y':[0.4,0.6,3.6,4.8]})

我试过用 plotly.express.parallel_categories，但是这个方法把所有的数字都当成了分类来处理。另一方面，plotly.express.parallel_coordinates又不支持分类列。

Answer 1

你可以先把分类数据转换成数字数据，然后使用 plotly.express.parallel_coordinates 这个函数来画图。

因为 plotly.express.parallel_coordinates 主要是用来处理数字数据的，而 plotly.express.parallel_categories 则是用来处理分类数据的。

举个例子：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'b'],
                    'B': ['1', '2', '1', '2'],
                    'X': [5.3, 6.7, 3.1, 0.8],
                    'Y': [0.4, 0.6, 3.6, 4.8]})

#Convert categorical data to numerical data
df['A_cat'] = df['A'].astype('category').cat.codes
df['B_cat'] = df['B'].astype('category').cat.codes

# Draw parallel coordinate plot
fig = px.parallel_coordinates(df,
                               dimensions=['A_cat', 'B_cat', 'X', 'Y'],
                               labels={'A_cat': 'A', 'B_cat': 'B', 'X': 'X', 'Y': 'Y'},
                               color="X",
                               color_continuous_scale=px.colors.diverging.Tealrose,
                               color_continuous_midpoint=2)

# Update the chart layout to show the original category labels
fig.update_layout(
     xaxis=dict(
         tickvals=[0, 1, 2, 3],
         ticktext=['A', 'B', 'X', 'Y']
     )
)

fig.show()