阿里云数据读取做桑基图

主要自己做个记录吧，流程：pyodps读取数据源-->pandas-->pyecharts;每天调度会计算好数据落到odps，这边再加个自动发送就好了。

桑基图个人觉得某些场景还是蛮适合的，图像的表征能力还是很强的。

2022年6月1日记录；搞流量数据之后发现这个表有一个好处，做页面周转的图可太好了，记录当前页面从哪里来，到哪里去，之前怎么没想到呢。

画图部分主要参考了这个https://blog.csdn.net/akenseren/article/details/103416477，中间细节部分还是看了下官方文档。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Sankey
from pyecharts import options as opts
import logging
import logging.config
from odps import ODPS
from odps.df import DataFrameo = ODPS(access_id='********',secret_access_key='*********',project='*******',endpoint='http://service.odps.aliyun.com/api'
)# logging.basicConfig(
#     format='%(name)s:%(lineno)d - %(levelname)s - %(message)s',
#     level=logging.DEBUG)# 读取csv文件
#data = pd.read_excel('/Users/wangyuhang/Downloads/test.xlsx',sheet_name= 'Sheet2',header=None)data = DataFrame(o.get_table('tmp_download_table')).to_pandas()
print(data.head(5))# 生成nodes
nodes = []dataNew = pd.concat([data['first_level'],data['second_level']],axis=0,ignore_index=True).unique()
print(dataNew)for i in dataNew:dic = {}dic['name'] = inodes.append(dic)
print(nodes)
# for j in data[1].unique:
#     dic['name'] = i
#     nodes.append(dic)# 生成links
links = []
for i in data.values:dic = {}dic['source'] = i[0]dic['target'] = i[1]dic['value'] = i[2]links.append(dic)print(links)
# pyecharts 所有方法均支持链式调用。c = (Sankey(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px")).add(
"uv",nodes,links,linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source",type_="dotted"),label_opts=opts.LabelOpts(position="right",),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="日活流向")))
# 输出html可视化结果
c.render('/Users/wangyuhang/Downloads/result11.html')

这样输出一个本地的html文件，直接打开这个文件就是图：

细节上还有很多可以补充的，之后改了再加吧

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