Python实现漏斗图的绘制 |
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Python实现漏斗图的绘制
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说明：代码运行环境为 Win10+Python3+jupyter notebook 本文主要用到的是pyecharts包，所以要保证电脑上已经安装了pyecharts包。 漏斗图简介：漏斗图常用于用户行为的转化率分析，例如用漏斗图分析用户购买流程中各个环节的转化率。但是单一的漏斗图反映的数据过于单一，无法比较，也就失去了分析的意义。对于用户购买流程，我们可以通过把流程优化前后的漏斗图放在一起，进行比较分析，得出相关结论。本文仅涉及漏斗图的绘制，不讨论具体分析。 导入数据并对数据做相应处理： from pyecharts import Funnel # 从pyecharts包中导出创建漏斗图的函数 import pandas as pd import numpy as np # 导入创建漏斗图所需要的数据 data = pd.read_excel('funnel.xls','Sheet1') datadata的表结构如下图所示：
加入单一环节转化率和总体转化率后，data的表结构如下所示： 绘制漏斗图： 示例一： attrs = data['环节'].tolist() attr_value = (np.array(data['总体转化率'])* 100).tolist() funnel1 = Funnel("总体转化漏斗图一",width=800, height=400, title_pos='center') funnel1.add(name="商品交易行环节", # 指定图例名称 attr=attrs, # 指定属性名称 value = attr_value, # 指定属性所对应的值 is_label_show=True, # 指定标签是否显示 label_formatter='{c}%', # 指定标签显示的格式 label_pos="inside", # 指定标签的位置 legend_orient='vertical', # 指定图例的方向 legend_pos='left', # 指定图例的位置 is_legend_show=True) # 指定图例是否显示 funnel1.render() funnel1绘制的图形如下所示：
示例二： funnel2 = Funnel("总体转化漏斗图二",width=800, height=400, title_pos='center') funnel2.add(name="商品交易环节", # 指定图例名称 attr=attrs, # 指定属性名称 value = attr_value, # 指定属性所对应的值 is_label_show=True, # 指定标签是否显示 label_formatter='{b}{c}%', # 指定标签显示的格式 label_pos="outside", # 指定标签的位置 is_legend_show=False) # 指定图例不显示图例 funnel2.render() funnel2绘制的图形如下所示：
——更新于2019年1月30日晚。
参考： http://pyecharts.org/#/zh-cn/charts_base https://jingyan.baidu.com/album/25648fc17b83669191fd00b3.html?picindex=1 《网站分析实战》——王彦平、吴盛峰 |
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