基於Bokeh庫，手把手教你製作子彈圖和瀑布圖！
首先，讓我們進行匯入並使 Bokeh 的輸出顯示在我們的筆記本中：
from
bokeh。io
import
show
，
output_notebook
from
bokeh。palettes
import
PuBu4
from
bokeh。plotting
import
figure
from
bokeh。models
import
Label
output_notebook
（）
子彈圖
在這個例子中，我們將用 python 列表填充資料。 我們可以修改它以適應Pandas資料框，但我們將堅持使用簡單的 Python 資料型別作為本示例：
data
=
［（
“John Smith”
，
105
，
120
），
（
“Jane Jones”
，
99
，
110
），
（
“Fred Flintstone”
，
109
，
125
），
（
“Barney Rubble”
，
135
，
123
），
（
“Mr T”
，
45
，
105
）］
limits
=
［
0
，
20
，
60
，
100
，
160
］
labels
=
［
“Poor”
，
“OK”
，
“Good”
，
“Excellent”
］
cats
=
［
x
［
0
］
for
x
in
data
］
一個棘手的程式碼部分，是在 y 軸上的 cat 變數中構建一個類別列表。
下一步是建立散景圖並設定幾個與 x 軸和網格線顯示方式相關的選項。 如上所述，我們使用cats變數來定義y_range中的所有類別。
p
=
figure
（
title
=
“Sales Rep Performance”
，
plot_height
=
350
，
plot_width
=
800
，
y_range
=
cats
）
p
。
x_range
。
range_padding
=
0
p
。
grid
。
grid_line_color
=
None
p
。
xaxis
［
0
］
。
ticker
。
num_minor_ticks
=
0
下一部分將使用散景的 hbar 建立彩色範圍條。 為了完成這項工作，我們需要定義每個條的左右範圍以及顏色。 我們可以使用python的zip函式來建立我們需要的資料結構。
zip
（
limits
［：
-
1
］，
limits
［
1
：］，
PuBu4
［：：
-
1
］）
# 結果如下：
［（
0
，
20
，
‘#f1eef6’
），
（
20
，
60
，
‘#bdc9e1’
），
（
60
，
100
，
‘#74a9cf’
），
（
100
，
160
，
‘#0570b0’
）］
以下是如何將它們組合在一起以建立顏色範圍。
for
left
，
right
，
color
in
zip
（
limits
［：
-
1
］，
limits
［
1
：］，
PuBu4
［：：
-
1
］）：
p
。
hbar
（
y
=
cats
，
left
=
left
，
right
=
right
，
height
=
0。8
，
color
=
color
）
結果如下：
我們使用類似的過程，為每個效能度量新增一個黑條。
perf
=
［
x
［
1
］
for
x
in
data
］
p
。
hbar
（
y
=
cats
，
left
=
0
，
right
=
perf
，
height
=
0。3
，
color
=
“black”
）
我們需要新增的最後一個標記是一個顯示目標值的段。
comp
=
［
x
［
2
］
for
x
in
data
］
p
。
segment
（
x0
=
comp
，
y0
=
［（
x
，
-
0。5
）
for
x
in
cats
］，
x1
=
comp
，
y1
=
［（
x
，
0。5
）
for
x
in
cats
］，
color
=
“white”
，
line_width
=
2
）
結果如下：
最後一步是為每個範圍新增標籤。 我們可以使用 zip 來建立我們需要的標籤結構，然後將每個標籤新增到佈局中。
for
start
，
label
in
zip
（
limits
［：
-
1
］，
labels
）：
p
。
add_layout
（
Label
（
x
=
start
，
y
=
0
，
text
=
label
，
text_font_size
=
“10pt”
，
text_color
=
‘black’
，
y_offset
=
5
，
x_offset
=
15
））
結果如下：
瀑布圖
構造資料框，用於作為演示的資料框。
# Create the initial dataframe
index
=
［
‘sales’
，
‘returns’
，
‘credit fees’
，
‘rebates’
，
‘late charges’
，
‘shipping’
］
data
=
{
‘amount’
：
［
350000
，
-
30000
，
-
7500
，
-
25000
，
95000
，
-
7000
］}
df
=
pd
。
DataFrame
（
data
=
data
，
index
=
index
）
# Determine the total net value by adding the start and all additional transactions
net
=
df
［
‘amount’
］
。
sum
（）
結果如下：
最終的瀑布程式碼將要求我們為每個段定義幾個附加屬性，包括： - 起始位置； - 條形顏色； - 標籤位置； - 標籤文字；
透過將其新增到單個數據框中，我們可以使用 Bokeh 的內建功能來簡化最終程式碼。
對於下一步，我們將新增執行總計、段開始位置和標籤的位置。
df
［
‘running_total’
］
=
df
［
‘amount’
］
。
cumsum
（）
df
［
‘y_start’
］
=
df
［
‘running_total’
］
-
df
［
‘amount’
］
# Where do we want to place the label？
df
［
‘label_pos’
］
=
df
［
‘running_total’
］
接下來，我們在包含淨值的資料框底部新增一行。
df_net
=
pd
。
DataFrame
。
from_records
（［（
net
，
net
，
0
，
net
）］，
columns
=
［
‘amount’
，
‘running_total’
，
‘y_start’
，
‘label_pos’
］，
index
=
［
“net”
］）
df
=
df
。
append
（
df_net
）
對於這個特定的瀑布，我希望將負值設定為不同的顏色，並設定圖表下方的標籤格式。 讓我們使用值向資料框中新增列。
df
［
‘color’
］
=
‘grey’
df
。
loc
［
df
。
amount
<
0
，
‘color’
］
=
‘red’
df
。
loc
［
df
。
amount
<
0
，
‘label_pos’
］
=
df
。
label_pos
-
10000
df
［
“bar_label”
］
=
df
［
“amount”
］
。
map
（
‘
{：，。0f}
’
。
format
）
這是包含我們需要的所有資料的最終資料框。 確實需要對資料進行一些操作才能達到這種狀態，但它是相當標準的 Pandas 程式碼，如果出現問題，很容易除錯。
建立實際繪圖是相當標準的 Bokeh 程式碼，因為資料框具有我們需要的所有值。
TOOLS
=
“box_zoom，reset，save”
source
=
ColumnDataSource
（
df
）
p
=
figure
（
tools
=
TOOLS
，
x_range
=
list
（
df
。
index
），
y_range
=
（
0
，
net
+
40000
），
plot_width
=
800
，
title
=
“Sales Waterfall”
）
透過將 ColumnDataSource 定義為我們的資料框，Bokeh 負責建立所有段和標籤，而無需進行任何迴圈。
p
。
segment
（
x0
=
‘index’
，
y0
=
‘y_start’
，
x1
=
“index”
，
y1
=
‘running_total’
，
source
=
source
，
color
=
“color”
，
line_width
=
55
）
我們將做一些小的格式化來新增標籤並很好地格式化 y 軸。
p
。
grid
。
grid_line_alpha
=
0。3
p
。
yaxis
［
0
］
。
formatter
=
NumeralTickFormatter
（
format
=
“（$ 0 a）”
）
p
。
xaxis
。
axis_label
=
“Transactions”
最後一步是使用 LabelSet 將所有標籤新增到條形圖上。
labels
=
LabelSet
（
x
=
‘index’
，
y
=
‘label_pos’
，
text
=
‘bar_label’
，
text_font_size
=
“8pt”
，
level
=
‘glyph’
，
x_offset
=-
20
，
y_offset
=
0
，
source
=
source
）
p
。
add_layout
（
labels
）
結果如下：
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