盘一盘 Python 系列特别篇 PyEcharts TreeMap

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引言

昨天晚上看到一个关于股票的矩形树状图 (tree map)，真的太酷了，传达的信息太多了。

这鬼斧神工的细节大概率是用 d3.js 做的，鼠标移动到每个股票上居然还能看到它 (甚至和它同类股票) 前一天的走势图，我就想能不能用 PyEcharts 实现它或实现它一部分。

在做之前我什么都不会，但我知道我需要三个东西

1. 数据 (从 Quantopian 取)
2. PyEcharts 例子 (从 Google 搜)
3. 直觉 (这个靠平时积累和一些领域知识)

接着就是模仿着例子，套用着数据，一步一步完善。这是学习一个陌生的东西正确打开方式。

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数据

从之前的炫酷的 TreeMap 图中，我得到以下几个规律：

• 股票是按行业 (sector) 聚成一块的。
• 每个行业下的小块就显示着股票代号和日收益率。
• 每一小块的面积不一样大，看着微软 (MSFT)、苹果 (AAPL)、亚马逊 (AMZN) 和谷歌 (GOOGL) 最显眼就知道面积和市值成正比。

第一步我就明晰了需要的数据，就是每个股票的

代号、行业、价格 (日收益率)、市值

接着就在 Quantopian 中用 pipeline 一把梭 (这个靠练习，玩过几次就熟了)。首先引入所用需要的包。关于 Pipeline 的知识在〖张量 101〗讲过。

还记得〖机器学习之 Scikit-Learn〗讲过的用来数据预处理的元估计器 Pipeline 么？在 Quantopian 里你可以把你想在各种条件下获取的各种数据类型统统定义在 make_pipeline() 里面。

前 3 行要获取收盘价、股票代号和市值。

后 4 行把范围限制在

• 可交易
• 市值前 500 的股票
• 收盘价有值

的股票上。

最后返回一个 DataFrame，columns 包括股票代号 (code)、行业 (sector)、日收益率 (return) 和市值 (market_cap)。

获取 2019 年 6 月 11 日的数据，并打印前五行。

其他信息还好，但是 sector 怎么是数字啊？一查发现 Quantopian 里对行业有个映射表 (SECTOR_NAMES 是个字典)。

对 data['sector'] 用个 apply 函数，把用键把 SECTOR_NAMES 里的值获取出来 (字典是键值对还记得吗？)。

现在的 DataFrame 含「多索引」的行标签，这种类型的数据不方便存入 csv 中，因此我们用 reset_index() 将行标签全部转成列标签。

level_0 和 level_1 看着好碍眼，而且包含着多余信息，用 drop() 函数删掉。

美滋滋的最后准备存成 csv 文件是要吐血，因为 Quantopian 里的数据很宝贵，它不允许外存因而把 to_csv 之类的函数当成黑名单了。

但这难得住我么？我把它每次分 50 行打印出来，手动复制粘贴到 csv 中。

最终 csv 就长这个样子。

数据齐了，接下来看例子，希望抽出共性的东西用来模仿。

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例子

Google 一下 Pyecharts + Treemap，找到下面的例子。

https://www.evolutionarylearn.com/paper/treemap-pyecharts-python/

该例选择国际货币基金组织 (IMF) 公布的 2017 年全球各国 GDP 作为基础数据，计算各国 GDP 占全球 GDP 的比例，并利用 Treemap 进行可视化展示。用到的数据如下：

数据用以下代码表示：

PyEcharts 用到的数据不是 DataFrame 啊，而且字典里面套字典 (没关系，做个数据格式转换不就行了)。细看上面数据

第一层的 name 是五大洲，value 是该洲的总 GDP 比例，而 children 也有 name 和 value (第二层)，分别是该洲包含的国家以及它们的 GDP 比例。

再看例子里的代码

很简单，除了 label_formatter 细节比较多 (为了打印不同格式的数据)，其他就是 TreeMap 模块里的参数设置。只要 data 的格式正确，矩阵树形图就能画出来了。

类比这个例子和我们要解决的股票例子，得到以下联系：

这样看，股票例子还麻烦一点，GDP 例子里面 GDP 即可以用来决定面积，又可以用来显示，而股票例子需要日收益率做显示。

这些都是小事，有了上面类比，模仿就容易多了，先写个雏形再慢慢提纯。

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模仿提纯

首先引入 PyEcharts 里的 TreeMap 模块，并引入 numpy 和 pandas 模块。

from pyecharts import TreeMap
import numpy as np
import pandas as pd

从 csv 中读取信息并存成 DataFrame 取名为 data，打印前五行。

用 csv 中的数据，我手贱用 excel 里的 TreeMap 试了下，点击 Insert > Insert Hierarchy Chart > Treemap

结果图片很丑，而且灵活性差。

还是老老实实用 PyEcharts 吧。

定义个 print_groups 函数便于打印组的名字和前五行信息，再按行业 ‘sector’ 来分组，这些操作在〖数据结构之 Pandas (下)〗都详细介绍过。

用 apply 方法在每个组中的 DataFrame 上 ‘market_cap’ 列上求和，这个「和」决定每个行业在 TreeMap 中分配到的面积。

接下来就是核心操作，如何把「csv 读取出来的 DataFrame 格式」转换成「PyEcharts 中 TreeMap 函数要求的数据格式」。

第 1 行创建一个空的列表 data_for_treemap。

第 3-19 行用两层 for 循环来转成数据。

第一层 for 循环

• 第 6 行获取市值总和 (total_mktcap) 和行业 (sector)。
• 第 17-21 行生成外层字典 i_data，并逐一的添加在列表 data_for_treemap 上。

第二层 for 循环

• 第 5 行获取每个股票的代码 (code)、日收益率 (r) 和市值 (mktcap)。
• 第 8 行创建一个空的列表 children。
• 第 10-15 行生成内层字典 j_data，并逐一的添加在列表 children 上 (是外层字典 i_data 的值)。

转换后的数据如下：

数据弄好了，最后就只是调用 TreeMap 模块，不能更简单，比如第 1 行创建 treemap 并确定好其大小。体现细节的是第 6 -7 行两个黄色高亮函数，这里是 Python 高阶函数的用法，即把函数当成参数。

先看 label_formatter，该函数主要是在 treemap 的每个小块中显示股票代号和日收益率，样子如下

我们看看如何实现

这里 params 是第二层的字典，params.name 是一个列表，包含三个元素 [sector, code, return]。

• 第 2 行：如果 return 为正，添加一个加号 ‘+‘；如果为负，什么都不加因为本身自带减号 ‘-’。
• 第 3 -4 行：返回一个「二行的」字符 (注意 '\n' 有分行功能)，第一行是股票代号，第二行是日收益率 (乘上 100，保留小数点 2 位，再加个百分号 %)。

最后做出来的效果如下 (和上面的比丑是丑点，但功能都在)

再看 tootip_formatter，该函数使得当鼠标放在 treemap 的每个小块上而显示提示框，样子如下

我们看看如何部分实现 (示例里的 tooltip 细节太强大了)

同样，这里 params 是第二层的字典，params.name 是一个列表，包含三个元素 [sector, code, return]。

• 第 2 行：根据 return 大于-小于-等于 0 来决定涨-跌-平。
• 第 3-6 行：返回一个「四行的」字符 (注意 '<br>' 有分行功能)，分别显示股票代号、行业、市值 (以 billion 为单位)、和涨跌方向。

最后做出来的效果如下 (和上面的比丑得不忍直视，但是这就是 Pyecharts 和 d3.js 的差距)

最后来看个效果图，不是特别清楚，想拿到高清版按本文开头的提示来操作。

优点：

• 股票代号、日收益率信息都体现了，市值也在「块面积」上体现了，提示框还额外提供了股票涨跌的信息。
• 可以放大，可以缩小，也可以来回移动。

缺点：

• 每个行业的大块下没有母标签，如红色块应该出现个 TECHNOLOGY 这样的标签。
• 每个行业下的大块就一种颜色，像 d3.js 那个图，股票涨用绿色股票贴用红色更有感觉。
• 字体一样大，而不是根据面积的大小按比例决定，不能更快速地把注意力放在巨无霸身上。
• 提示框的信息没有 d3.js 图里提供的那么丰富。

不过就这样吧，至少比 Matplotlib 和 Excel 做出来的好看多了，在客户面前做展示也耍帅些，当然不能和 Javascript 比。

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总结

这次总结想说一些非技术上的东西：

1. 兴趣导向或结果导向非常重要，比如我就觉得 TreeMap 酷而非常像实现它，即便一开始我什么都不会，这个兴趣会逼着我想办法解决问题。
2. 在解决问题肯定会遇到很多挫折，比如我在 Quantopian 环境中处理半天数据发现不让外传到 csv 中，坚持去想办法解决，即便费点人力。其他技术上的问题，能明白说出你的问题很重要，这样的话用 google 查询基本95% 的技术问题都可以解决。
3. 写程序平时要有一定的积累，但不用什么都要记住，人脑又不是电脑，有个大概的印象就可以了，剩下的就交给 google 或文档了。比如我们要计算据行业市值总和，那么在 DataFrame 数据上最简介的形式就是用 split-apply-combine。不用记住具体细节，要用时查找文档或例子一下子就会写了。
4. 新知识太多，你根本学不完，有效的学习方法远比学到的东西重要。有了它，面对新知识，你知道只要你想学就一定学的会，这就够了。要用到它时再学吧，我现在也不太懂图神经网络、元学习呢，但我知道我可以征服它们。