羡慕实时数据看板？来看看Python的交互数据分析可视化工具！
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大家都看过非常酷的实时数据看板，能用最直观的方式给到我们业务数据的信息，如下图所示。
而在 Python 中，我们也有非常易用的工具，可以产出漂亮的数据分析可视化结果，并支持交互式操作和勾选局部数据深入分析，ShowMeAI在本篇内容中，将给大家讲解到 📘Altair 这样一个功能强大的 Python 交互式数据分析工具，它能产出如下图所示的交互分析结果：
💡 数据分析实现模板
为了让大家在自己的数据上体验 Altair 的分析结果，我们下面编写的一个函数模板，用于为数据集中的所有特征生成交互式图表。
具体一点说，我们希望它为数值型字段（特征）返回『直方图+散点图』，为类别型特征返回『柱状图+箱线图』，Altair 返回的这些图表结果都是可以交互式操作的。
# 导入工具库
import altair as alt
import pandas as pd
# 忽律数据规模限制
alt.data_transformers.enable('default', max_rows=None)
# 构建chart函数，它读取数据和字段名称，返回一个交互式图表结果
def chart(dataset, column_name, target_var):
w = 500
single = alt.selection_single()
# 灰度图与柱状图
# 如果是类别型字段，我们不用分桶
if (column_name in dataset.select_dtypes(include='object').columns.to_list()):
a = alt.Chart(dataset).mark_bar().encode(
alt.X(column_name + ':N', bin=False),
alt.Y('count()'),
color = alt.condition(single, alt.value('#4c78a8'), alt.value('lightgray')),
tooltip=['count()', alt.Tooltip(column_name, bin=False)]
).add_selection(single).properties(width=w)
# 如果是数值型字段，我们先分桶
else:
a = alt.Chart(dataset).mark_bar().encode(
alt.X(column_name + ':Q', bin=True),
alt.Y('count()'),
color = alt.condition(single, alt.value('#4c78a8'), alt.value('lightgray')),
tooltip=['count()', alt.Tooltip(column_name, bin=True)]
).add_selection(single).properties(width=w)
# 对于类别型字段，我们构建它和目标字段的一个箱线图表；对于数值型字段，我们构建它们和目标字段的散点分布图
try:
if (column_name in dataset.select_dtypes(include='object').columns.to_list()):
b = alt.Chart(dataset).mark_boxplot().encode( #, title="Boxplot of " + column_name
alt.X(column_name + ':N'),
alt.Y(target_var),
color = alt.condition(single, alt.value('#4c78a8'), alt.value('lightgray')),
tooltip=[target_var]
).add_selection(single).properties(width=w)
else:
b = alt.Chart(dataset).mark_point().encode(
alt.X(column_name + ':Q'),
alt.Y(target_var),
color = alt.condition(single, alt.value('#4c78a8'), alt.value('lightgray')),
tooltip=[target_var]
).add_selection(single).properties(width=w)
except:
pass
return(a | b)大家可以把它应用在自己的数据上，得到的结果图如下所示（而且它们是可以用鼠标交互操作的）。在下面的内容里，我们会告诉大家如何把结果存储为 html 报告，大家每次打开 html 结果文件，即可进行交互式操作，而无需每次都重新分析。
💡 数据分析&交互文档报告
下面的代码可以将所有可视化结果编译到一个 html 文档中，打开这个 html 文件，大家就可以得到一个可交互的可视化数据分析平台。
# 把所有的altair图表添加到一个列表里
myl = []
for col in dataset.columns:
try:
myl.append(chart(dataset, col, target_var))
except:
pass
else:
pass
# 编译所有的图表到1个html文件中
a = myl[0]
for i in range(1,len(myl)):
a = a & myl[i]
a.properties(
title = 'Feature Histograms & Boxplots'
).configure_axis(labelFontSize=15, titleFontSize=25)
a.save('figures/Feature_Visuals.html')
# 检查是否所有的字段都可以被可视化
print('Features accounted for:', len(myl), 'out of', len(dataset.T))参考资料
- 📘 Altair：https://altair-viz.github.io/
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