如何使用PyGWalker制作折线图

折线图显示一组通过直线连接的数据点。当你想关注一个变量随另一个连续变量变化的值时，你可以使用它们。你需要在水平轴上显示一个具有一致测量周期的连续值的变量。这通常是一个时间变量。对于掉入水平轴变量设置的区间内的每个点，你将报告垂直轴上的数值变量的值。

Updated on 2024/8/22

如何创建折线图

使用PyGWalker创建折线图的过程非常简单，只需几个步骤即可完成。

在新的Jupyter Notebook文件中，输入以下命令：

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

接下来，通过输入以下命令将数据导入PyGWalker：

df = pd.read_csv("your_data_file.csv")
df.head()

然后，输入 pyg.walk(df) 以显示可视化页面：

恭喜！你已经成功导入数据并访问了PyGWalker用户界面。在这里，你可以通过拖放操作来可视化数据。

要获得折线图，首先在“标记类型”中，需要选择“折线”。

下面的折线图让你轻松识别趋势，例如哪些国家的生活成本相对较高或较低。

要获得上面的简单折线图，你可以分别将两个不同的变量拖动到X轴和Y轴，如下所示。

下图中表示每个产品的线条，可以让你快速了解哪些地区在特定产品上表现更好或更差。

要创建它，你可以将“区域”拖动到X轴，将“产品”拖动到“颜色”通道，将“销售额”拖动到Y轴。

下面的折线图允许用户分别查看每个产品的趋势和模式，使得更容易确定哪些产品在特定地区表现良好，哪些则不然。

要创建它，你可以将“区域”拖动到X轴，将“产品”拖动到“颜色”通道和Y轴，将“销售额”拖动到Y轴。换句话说，把“产品”拖动到Y轴。

一旦你对你的图表感到满意，可以将它以你选择的格式保存和导出。

创建折线图的一个重要方面是选择合适的间隔。你可以通过尝试不同的间隔来选择一个好的区间大小，或者通过使用你对所收集数据的领域知识来确定。或者，你可以使用两条线：一条用于总体趋势，平均跨滚动窗口，另一条用于更细粒度的间隔。

虽然在一个折线图上技术上可以容纳许多线条，但在选择绘制多少数据时建议谨慎。尽量将图表保持在五条线或更少作为一般规则，以避免使其看起来难以理解。不过，如果线条分布均匀，你仍然可以绘制所有你想跟踪的值。

通过这些拖放操作，你可以有效地以最合适和视觉上最吸引人的方式展示你的数据。任何用户，无论专业水平如何，都可以轻松地使用PyGWalker创建和共享智能折线图，因为其众多的自定义选项和用户友好的界面。