pyecharts—桑基图（在用户等级变化上的应用）

好久没写，一是因为最近618太忙了（没时间摸鱼），二是基础知识到了一定阶段，很多小坑或者小方法都是比较常见，倒没什么能写得出手的东西了，实在不会就去翻原 API 看函数语法，虽然还是不能解决额问题，但大部分再结合数据尝试基本可以得到想要的了。
所以后来有想记录每周数分岗位的做的一些事情，但是仅在脑中打了个草稿，实在没啥精力和时间记录下来。
最近一段时间应该不会太忙了，先写个昨天做的东西，给大家参考下。
618过完，客户想要看下活动前和活动后用户的成长值（用每个用户的累计金额进行换算）变化。
首先从库里 group by 得到两个时间点的每个用户的累计金额。

hxsc620['620分组']=pd.cut(hxsc620['sum(pay_amount)'],bins=[0,1,500,1800,1800000],right=False)
hxsc524['524分组']=pd.cut(hxsc524['sum(pay_amount)'],bins=[0,1,500,1800,1800000],right=False)
hxsc_m=pd.merge(hxsc524,hxsc620,left_on='receiver_phone',right_on='receiver_phone',how='right')

然后将两个时间点的用户的金额分组联接起来，得到每个用户的前后两个分组，接着构造画图所需要的的源数据格式。
第一列为一级节点名称，第二列为二级节点的名称，第三列为每个节点到每个节点的值。

hxsc_m_gr=hxsc_m.groupby(['524分组','620分组'])['receiver_phone'].count().reset_index()

构造节点变量

nodes=[]
for i in range(2):
    for j in hxsc_m_gr.iloc[:,i].unique():   #分别对每一级节点进行构造
        dic={}
        dic['name']=j
        nodes.append(dic)

构造流量变量

links=[]
for i in hxsc_m_gr.values:
    dic={}
    dic['source']=i[0]
    dic['target']=i[1]
    dic['value']=i[2]
    links.append(dic)

最后就可以通过pyecharts包进行画图

from pyecharts.charts import  Sankey
from pyecharts import options as opts
#图表变量名字为自定义
pic=(              #链式调用
    Sankey().add(
        '',#图例名称
        nodes,#传入节点数据
        links,#传入边和流量数据
        #设置透明度、弯曲度、颜色
        linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.3,curve=0.5,color='source'),   #color为source颜色为节点的颜色
        #标签显示位置
        label_opts=opts.LabelOpts(position='right',color='black'),
        #节点之间的距离
        node_gap=30,
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='华西商城用户去向'))
)

最后可以直接在jupyterbook里直接画也可以直接生成文件，发给客户

pic.render_notebook()
pic.render('test2_hxsc.html')

最终生成的图就是这样了。