Python可视化5|山脊线图 Ridgeline chart

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv')
# 数据处理, 时间格式转换
temp['year'] = pd.to_datetime(temp['Date']).dt.year

# 选择几年的数据展示即可
year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010]
temp = temp[temp['year'].isin(year_list)]

# 绘制每年的直方图，以年和平均温度分组，并使用'count'函数进行汇总
temp = temp.groupby(['year', 'Mean_TemperatureC']).agg({'Mean_TemperatureC': 'count'}).rename(columns={'Mean_TemperatureC': 'count'}).reset_index()

# 使用Plotly绘制脊线图，每个轨迹对应于特定年份的温度分布
# 将每年的数据(温度和它们各自的计数)存储在单独的数组，并将其存储在字典中以方便检索
array_dict = {}
for year in year_list:
    # 每年平均温度
    array_dict[f'x_{year}'] = temp[temp['year'] == year]['Mean_TemperatureC']
    # 每年温度计数
    array_dict[f'y_{year}'] = temp[temp['year'] == year]['count']
    array_dict[f'y_{year}'] = (array_dict[f'y_{year}'] - array_dict[f'y_{year}'].min()) \
                              / (array_dict[f'y_{year}'].max() - array_dict[f'y_{year}'].min())

# 创建一个图像对象
fig = go.Figure()
for index, year in enumerate(year_list):
    # 使用add_trace()绘制轨迹
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[-20, 40], y=np.full(2, len(year_list) - index),
        mode='lines',
        line_color='white'))

    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=array_dict[f'x_{year}'],
        y=array_dict[f'y_{year}'] + (len(year_list) - index) + 0.4,
        fill='tonexty',
        name=f'{year}'))

    # 添加文本
    fig.add_annotation(
        x=-20,
        y=len(year_list) - index,
        text=f'{year}',
        showarrow=False,
        yshift=10)

# 添加标题、图例、xy轴参数
fig.update_layout(
    title='1950年～2010年西雅图平均温度',
    showlegend=False,
    xaxis=dict(title='单位: 摄氏度'),
    yaxis=dict(showticklabels=False)
)

# 跳转网页显示
fig.show()