7 款 Python 数据图表工具的比较

2016-1-23 20:54 1586 0

摘要: Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。幸运的是，过去几年出现了很 ...

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Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。

幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。

本文会基于一份真实的数据，使用这些库来对数据进行可视化。通过这些对比，我们期望了解每个库所适用的范围，以及如何更好的利用整个 Python 的数据可视化的生态系统。

我们在 Dataquest 建了一个交互课程，教你如何使用 Python 的数据可视化工具。如果你打算深入学习，可以点这里。

探索数据集

在我们探讨数据的可视化之前，让我们先来快速的浏览一下我们将要处理的数据集。我们将要使用的数据来自 openflights。我们将要使用航线数据集、机场数据集、航空公司数据集。其中，路径数据的每一行对应的是两个机场之间的飞行路径；机场数据的每一行对应的是世界上的某一个机场，并且给出了相关信息；航空公司的数据的每一行给出的是每一个航空公司。

首先我们先读取数据：

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# Import the pandas library.
import pandas
# Read in the airports data.
airports = pandas.read_csv("airports.csv", header=None, dtype=str)
airports.columns = ["id", "name", "city", "country", "code", "icao", "latitude", "longitude", "altitude", "offset", "dst", "timezone"]
# Read in the airlines data.
airlines = pandas.read_csv("airlines.csv", header=None, dtype=str)
airlines.columns = ["id", "name", "alias", "iata", "icao", "callsign", "country", "active"]
# Read in the routes data.
routes = pandas.read_csv("routes.csv", header=None, dtype=str)
routes.columns = ["airline", "airline_id", "source", "source_id", "dest", "dest_id", "codeshare", "stops", "equipment"]

这些数据没有列的首选项，因此我们通过赋值 column 属性来添加列的首选项。我们想要将每一列作为字符串进行读取，因为这样做可以简化后续以行 id 为匹配，对不同的数据框架进行比较的步骤。我们在读取数据时设置了 dtype 属性值达到这一目的。

我们可以快速浏览一下每一个数据集的数据框架。

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