Python实现平行坐标图的两种方法：pyecharts与pandas对比

平行坐标图简介

平行坐标图是一种常用的数据可视化手段，通过多个垂直平行的坐标轴来展示多维数据。每个坐标轴代表一个维度，轴上的刻度表示该属性的具体数值，连接各轴刻度的折线代表一个样本，不同颜色通常用于区分不同的类别。

然而，在Python环境中实现按类别自动分配不同颜色的平行坐标图存在一定难度。若对颜色区分有严格要求，可能需要探索其他解决方案或工具。

下图展示了基于Iris数据集生成的平行坐标图示例。

分隔线

基于pyecharts的实现

接下来介绍具体的代码实现。

第一种方法：使用pyecharts第三方库。

from pyecharts import Parallel
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('iris.csv')
data_1 = np.array(data[['Sepal_length', 'Sepal_width', 'Petal_length', 'Petal_width']]).tolist()

schema = ['Sepal_length', 'Sepal_width', 'Petal_length', 'Petal_width']

parallel = Parallel('iris平行坐标图')
parallel.config(schema)
parallel.add('dasfd',data_1,is_random = True)
parallel

运行上述代码生成的结果与上图一致，但未能实现按类别区分颜色的功能。这一局限性令人遗憾，甚至让人产生挫败感。

尽管如此，pyecharts库功能强大，支持多种图表类型，建议感兴趣的用户尝试安装使用。

基于pandas的实现

第二种方法：使用pandas库。

pandas主要用于数据处理，是否具备绘图功能？这似乎有些出乎意料。

实际上，pandas确实支持绘制平行坐标图。以下是具体代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas.tools.plotting import parallel_coordinates

data = pd.read_csv('iris.csv')
data_1 =data[['Species','Sepal_length', 'Sepal_width', 'Petal_length', 'Petal_width']]

parallel_coordinates(data_1,'Species')
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1),ncol=3,fancybox=True,shadow=True)
plt.show()

运行代码后，结果如下图所示。

虽然图中显示了不同颜色，但每个坐标轴的刻度范围均为0-8，未能实现各轴独立刻度的需求。理想情况下，每个轴应根据数据范围独立缩放。

以上是在Python中实现平行坐标图的两种尝试结果。目前两种方法均未能完美满足“轴独立”和“颜色区分”的需求。若读者有更好方案，欢迎分享。

Echarts实现与总结

尽管Python实现未达预期，最终仍使用Echarts完成了可视化（有时转换工具是必要的）。

附上相关代码，供参考：

// Schema:
// date,AQIindex,PM2.5,PM10,CO,NO2,SO2
var data1 = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3.0, 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5.0, 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], [4.6, 3.4, 1.4, 0.3], [5.0, 3.4, 1.5, 0.2], [4.4, 2.9, 1.4, 0.2], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1], [5.4, 3.7, 1.5, 0.2], [4.8, 3.4, 1.6, 0.2], [4.8, 3.0, 1.4, 0.1], [4.3, 3.0, 1.1, 0.1], [5.8, 4.0, 1.2, 0.2], [5.7, 4.4, 1.5, 0.4], [5.4, 3.9, 1.3, 0.4], [5.1, 3.5, 1.4, 0.3], [5.7, 3.8, 1.7, 0.3], [5.1, 3.8, 1.5, 0.3], [5.4, 3.4, 1.7, 0.2], [5.1, 3.7, 1.5, 0.4], [4.6, 3.6, 1.0, 0.2], [5.1, 3.3, 1.7, 0.5], [4.8, 3.4, 1.9, 0.2], [5.0, 3.0, 1.6, 0.2], [5.0, 3.4, 1.6, 0.4], [5.2, 3.5, 1.5, 0.2], [5.2, 3.4, 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.6, 0.2], [4.8, 3.1, 1.6, 0.2], [5.4, 3.4, 1.5, 0.4], [5.2, 4.1, 1.5, 0.1], [5.5, 4.2, 1.4, 0.2], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1], [5.0, 3.2, 1.2, 0.2], [5.5, 3.5, 1.3, 0.2], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1], [4.4, 3.0, 1.3, 0.2], [5.1, 3.4, 1.5, 0.2], [5.0, 3.5, 1.3, 0.3], [4.5, 2.3, 1.3, 0.3], [4.4, 3.2, 1.3, 0.2], [5.0, 3.5, 1.6, 0.6], [5.1, 3.8, 1.9, 0.4], [4.8, 3.0, 1.4, 0.3], [5.1, 3.8, 1.6, 0.2], [4.6, 3.2, 1.4, 0.2], [5.3, 3.7, 1.5, 0.2], [5.0, 3.3, 1.4, 0.2]
];
var data2 = [[7.0, 3.2, 4.7, 1.4], [6.4, 3.2, 4.5, 1.5], [6.9, 3.1, 4.9, 1.5], [5.5, 2.3, 4.0, 1.3], [6.5, 2.8, 4.6, 1.5], [5.7, 2.8, 4.5, 1.3], [6.3, 3.3, 4.7, 1.6], [4.9, 2.4, 3.3, 1.0], [6.6, 2.9, 4.6, 1.3], [5.2, 2.7, 3.9, 1.4], [5.0, 2.0, 3.5, 1.0], [5.9, 3.0, 4.2, 1.5], [6.0, 2.2, 4.0, 1.0], [6.1, 2.9, 4.7, 1.4], [5.6, 2.9, 3.6, 1.3], [6.7, 3.1, 4.4, 1.4], [5.6, 3.0, 4.5, 1.5], [5.8, 2.7, 4.1, 1.0], [6.2, 2.2, 4.5, 1.5], [5.6, 2.5, 3.9, 1.1], [5.9, 3.2, 4.8, 1.8], [6.1, 2.8, 4.0, 1.3], [6.3, 2.5, 4.9, 1.5], [6.1, 2.8, 4.7, 1.2], [6.4, 2.9, 4.3, 1.3], [6.6, 3.0, 4.4, 1.4], [6.8, 2.8, 4.8, 1.4], [6.7, 3.0, 5.0, 1.7], [6.0, 2.9, 4.5, 1.5], [5.7, 2.6, 3.5, 1.0], [5.5, 2.4, 3.8, 1.1], [5.5, 2.4, 3.7, 1.0], [5.8, 2.7, 3.9, 1.2], [6.0, 2.7, 5.1, 1.6], [5.4, 3.0, 4.5, 1.5], [6.0, 3.4, 4.5, 1.6], [6.7, 3.1, 4.7, 1.5], [6.3, 2.3, 4.4, 1.3], [5.6, 3.0, 4.1, 1.3], [5.5, 2.5, 4.0, 1.3], [5.5, 2.6, 4.4, 1.2], [6.1, 3.0, 4.6, 1.4], [5.8, 2.6, 4.0, 1.2], [5.0, 2.3, 3.3, 1.0], [5.6, 2.7, 4.2, 1.3], [5.7, 3.0, 4.2, 1.2], [5.7, 2.9, 4.2, 1.3], [6.2, 2.9, 4.3, 1.3], [5.1, 2.5, 3.0, 1.1], [5.7, 2.8, 4.1, 1.3]
];
var data3 = [[6.3, 3.3, 6.0, 2.5], [5.8, 2.7, 5.1, 1.9], [7.1, 3.0, 5.9, 2.1], [6.3, 2.9, 5.6, 1.8], [6.5, 3.0, 5.8, 2.2], [7.6, 3.0, 6.6, 2.1], [4.9, 2.5, 4.5, 1.7], [7.3, 2.9, 6.3, 1.8], [6.7, 2.5, 5.8, 1.8], [7.2, 3.6, 6.1, 2.5], [6.5, 3.2, 5.1, 2.0], [6.4, 2.7, 5.3, 1.9], [6.8, 3.0, 5.5, 2.1], [5.7, 2.5, 5.0, 2.0], [5.8, 2.8, 5.1, 2.4], [6.4, 3.2, 5.3, 2.3], [6.5, 3.0, 5.5, 1.8], [7.7, 3.8, 6.7, 2.2], [7.7, 2.6, 6.9, 2.3], [6.0, 2.2, 5.0, 1.5], [6.9, 3.2, 5.7, 2.3], [5.6, 2.8, 4.9, 2.0], [7.7, 2.8, 6.7, 2.0], [6.3, 2.7, 4.9, 1.8], [6.7, 3.3, 5.7, 2.1], [7.2, 3.2, 6.0, 1.8], [6.2, 2.8, 4.8, 1.8], [6.1, 3.0, 4.9, 1.8], [6.4, 2.8, 5.6, 2.1], [7.2, 3.0, 5.8, 1.6], [7.4, 2.8, 6.1, 1.9], [7.9, 3.8, 6.4, 2.0], [6.4, 2.8, 5.6, 2.2], [6.3, 2.8, 5.1, 1.5], [6.1, 2.6, 5.6, 1.4], [7.7, 3.0, 6.1, 2.3], [6.3, 3.4, 5.6, 2.4], [6.4, 3.1, 5.5, 1.8], [6.0, 3.0, 4.8, 1.8], [6.9, 3.1, 5.4, 2.1], [6.7, 3.1, 5.6, 2.4], [6.9, 3.1, 5.1, 2.3], [5.8, 2.7, 5.1, 1.9], [6.8, 3.2, 5.9, 2.3], [6.7, 3.3, 5.7, 2.5], [6.7, 3.0, 5.2, 2.3], [6.3, 2.5, 5.0, 1.9], [6.5, 3.0, 5.2, 2.0], [6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [5.9, 3.0, 5.1, 1.8]
];
var schema = [
  {name: 'Sepal_length', index: 0, text: 'Sepal_length'},
  {name: 'Sepal_width', index: 1, text: 'Sepal_width'},
  {name: 'Petal_length', index: 2, text: 'Petal_length'},
  {name: 'Petal_width', index: 3, text: 'Petal_width'},
];

var lineStyle = {
  normal: {
    width: 1,
    opacity: 0.5
  }
};

option = {
  legend: {
    top: 0,
    data:['Iris-setosa','Iris-versicolor','Iris-virginica'],
    itemGap: 10
  },
  parallelAxis: [
    {dim: 0, name: schema[0].text},
    {dim: 1, name: schema[1].text},
    {dim: 2, name: schema[2].text},
  ],
  parallel: {
    left: '5%',
    right: '13%',
    bottom: '10%',
    top: '15%',
    parallelAxisDefault: {
      type: 'value',
      name: '平行坐标',
      nameLocation: 'end',
      nameGap: 20,
      nameTextStyle: {
        fontSize: 12
      }
    }
  },
  series: [
    {
      name: 'Iris-setosa',
      type: 'parallel',
      lineStyle: lineStyle,
      data: data1
    },
    {
      name: 'Iris-versicolor',
      type: 'parallel',
      lineStyle: lineStyle,
      data: data2
    },
    {
      name: 'Iris-virginica',
      type: 'parallel',
      lineStyle: lineStyle,
      data: data3
    },
  ]  
};

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本文分享了Python实现平行坐标图的两种方法，希望能为读者提供参考。