Byzer-yaml-visualiaztion 插件介绍

用户2936994

发布于 2022-07-21 14:14:09

3750

发布于 2022-07-21 14:14:09

文章被收录于专栏：祝威廉祝威廉

Byzer-yaml-visualization 是一款 Byzer 可视化插件。通过该插件，用户可以通过 YAML 配置文件描述图表。

安装部署

可使用如下命令安装（需要有网络）：

!plugin app add - "byzer-yaml-visualization-3.0";

卸载：

!plugin app remove  "byzer-yaml-visualization-3.0";

卸载需要重启引擎

折线图

load delta.`demo.gapminder` as gapminder;

select * from gapminder where continent='Oceania' as gapminder2;

!visualize gapminder2 '''
runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false  
fig:
   line:       
      x: year
      y: lifeExp       
      color: country      
''';

柱状图

load delta.`demo.gapminder` as gapminder;

select * from gapminder where continent='Oceania' as gapminder2;

!visualize gapminder2 '''
runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false  
fig:
   bar:       
      x: year
      y: lifeExp       
      color: country      
''';

散点图

load delta.`demo.iris`as iris;

!visualize iris '''
runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false
control:
   ignoreSort: false   
fig:
   scatter:
      title: "花瓣图" 
      x: sepal_width
      y: sepal_length
      size: petal_length 
      color: species
      hover_data:
         - petal_width                    
      labels: 
         sepal_width: "花瓣宽度"
         sepal_length: "花瓣长度"
''';

饼图

load delta.`demo.gapminder` as gapminder;

select * from gapminder where continent='Europe' 
and year="2007"
as gapminder2;

select pop, if(pop < 2.e6,"Other countries",country)  as country from gapminder2
as gapminder3; 

!visualize gapminder3 '''
runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false  
fig:
   pie:
      title: "欧洲人口分布"       
      values: pop
      names: country
''';

泡泡图

load delta.`demo.gapminder` as gapminder;

select * from gapminder where year="2007"
as gapminder2;

!visualize gapminder2 '''
runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false  
fig:
   scatter:       
      x: gdpPercap
      y: lifeExp
      size: pop
      color: continent
      hover_name: country 
      log_x: True
      size_max: 60   
''';

地图类

load Rest.`https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/geojson-counties-fips.json` 
as counties1;

select "counties" as key, cast(content as string) as value from counties1 as counties;

load Rest.`https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/fips-unemp-16.csv` 
as fips1;


select explode(split(cast(content as string),"\n")) as content from fips1 as fips2;

select split(content,",")[0] as fips,cast(split(content,",")[1] as double) as unemp 
from fips2 where content != "fips,unemp"
as fips; 

!visualize fips '''
confFrom: counties
runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false
control:
   ignoreSort: True        
fig:
   choropleth_mapbox:        
      geojson:
         vv_type: jsonObj
         vv_value: counties  
      locations: fips
      color: unemp
      color_continuous_scale: "Viridis"
      range_color: 
         vv_type: code
         vv_value: "(0, 12)" 
      mapbox_style: "carto-positron"
      zoom: 3
      center: 
         lat: 37.0902
         lon: -95.7129
      opacity: 0.5
      labels:
         unemp: "失业率"   
''';

这个可视化略微复杂些，涉及到了变量引用。在 YAML 文件中，我们可以引用表中的数据。不过能够被引用的表的数据必须满足两个条件：

1. 表通过 confFrom 指定

2. 表的字段只能包含 key, value，并且都为字符串。在这个实例里， counties 表是符合这个要求的。

然后你就可以在 YAML 文件中通过如下方式引用 counties 表中 key 字段为 counties 对应的 value 字段的值。

geojson:
    vv_type: ref
    vv_value: counties

此时 geojson 的值就会到表 counties 中去找，找到key 为 counties 的值。此时值为字符串。

在本例中， vv_type 是个特殊类型 jsonObj

geojson:
    vv_type: jsonObj
    vv_value: counties

此时 geojson 的值会是 json object 对象。

另外一个值得一提时，这里引入了一个区间表达：

range_color: 
    vv_type: code
    vv_value: "(0, 12)"

在这段 YAML 代码中，实际上 range_color 的值会被翻译成一个区间。

额外一些内容

Excel 数据使用示例

load excel.`./example-data/excel/user-behavior.xlsx` 
where header="true" as user_behavior;

select cast(datatime as date) as day,
       sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv,
       count(distinct user_id) as uv
from user_behavior
group by cast(datatime as date)
order by day as day_pv_uv;

!visualize day_pv_uv '''
fig:
    bar:
       title: "日PV/UV柱状图" 
       x: day
       y: 
        - pv
        - uv            
       labels: 
           day: "日期"           
''';

YAML 格式详解

YAML中的顶级元数有三个： 1. runtime 配置运行时。 YAML 文件会被转化为 Python 代码执行，所以runtime 其实是配置 Python环境。 2. control 控制图表的一些生成行为，比如是生成html还是image，数据是不是再需要一次排序等等 3. fig 描绘生成什么样的图表，该图表的配置是什么

runtime

runtime 下只有一层子元数，常见配置如下。

1. env 指定需要使用的 Python环境。 2. cache 图表结果是不是要缓存，如果你在其他cell要引用这个图标结果，需要设置为true。默认设置为false 即可。 3. output 将图表转化为一个表引用，方便后续 SQL 使用。默认可以不用配置。 4. runIn 在哪个类型节点执行。 driver/executor 。推荐 driver。

control

1. ignoreSort 默认为true. 系统会对 X 轴字段进行默认进行排序 2. format 默认为 html。如果需要生成图片，可以设置为 `image`

fig

1. http://fig.xxx 其中 xxx 为图标类型。支持 line,bar 2. fig.xxx.title 图表标题 3. fig.xxx.x X 轴。支持字符串或者数组配置 4. fig.xxx.y Y 轴。支持字符串或者数组配置 5. fig.xxx.labels 改动图标中的一些名称。默认为字典

一个较为完整的配置如下：

runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false
   output: jack
control:
   ignoreSort: false
   format: image   
fig:
    bar:
       title: "日PV/UV柱状图" 
       x: day
       y: 
        - pv
        - uv            
       labels: 
           day: "日期"

如何生成图片并且保存到文件系统或者上传

下面是一段示例代码：

load excel.`./example-data/excel/user-behavior.xlsx` 
where header="true" as user_behavior;

select cast(datatime as date) as day,
       sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv,
       count(distinct user_id) as uv
from user_behavior
group by cast(datatime as date)
order by day as day_pv_uv;

!visualize day_pv_uv '''
runtime: 
   env: source /opt/miniconda3/bin/activate ray-1.12.0
   cache: false
   output: jack
control:
   ignoreSort: false
   format: image   
fig:
    bar:
       title: "日PV/UV柱状图" 
       x: day
       y: 
        - pv
        - uv            
       labels: 
           day: "日期"           
''';

select unbase64(content) as content, "wow.png" as fileName from jack as imageTable;

save overwrite imageTable as image.`/tmp/images` 
where imageColumn="content" 
and fileName="fileName";

-- !fs -ls /tmp/images;

save overwrite command as Rest.`YOUR_UPLOAD_URL` 
where `config.method`="post"
and `header.content-type`="multipart/form-data"345
and `form.file-path`="/tmp/images/wow.png"
and `form.file-name`="wow.png";

值得注意的是，图片默认被经过 base64 编码，所以我们需要先解码，解码完成后，你可以使用 image 数据源将图片保存到文件系统，然后通过 Rest 数据源上传到某个服务中。

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原始发表：2022-07-07，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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