python 漏斗图
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本文主要用到的是pyecharts包，所以要保证电脑上已经安装了pyecharts包。
漏斗图简介：
漏斗图常用于用户行为的转化率分析，例如用漏斗图分析用户购买流程中各个环节的转化率。但是单一的漏斗图反映的数据过于单一，无法比较，也就失去了分析的意义。对于用户购买流程，我们可以通过把流程优化前后的漏斗图放在一起，进行比较分析，得出相关结论。本文仅涉及漏斗图的绘制，不讨论具体分析。
导入数据并对数据做相应处理：
-
from pyecharts import Funnel # 从pyecharts包中导出创建漏斗图的函数 -
import pandas as pd -
import numpy as np -
# 导入创建漏斗图所需要的数据 -
data = pd.read_excel('funnel.xls','Sheet1') -
data
data的表结构如下图所示：
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# 根据给定数据求出单一环节转化率： -
temp1 = np.array(data['人数'][1:]) -
temp2 = np.array(data['人数'][0:-1]) -
single_convs = temp1 / temp2 -
single_convs = list(single_convs) -
single_convs.insert(0,1) -
single_convs = [round(x,4) for x in single_convs] # 利用round函数将转化率保留四位小数 -
data['单一环节转化率'] = single_convs -
# 根据给定数据求出总体转化率： -
temp3 = np.array(data['人数']) -
temp4= np.ones(len(data['人数'])) * data['人数'][0] -
total_convs = (temp3 / temp4).tolist() -
total_convs = [round(x,4) for x in total_convs] -
data['总体转化率'] = total_convs -
data
加入单一环节转化率和总体转化率后，data的表结构如下所示：
绘制漏斗图：
示例一：
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attrs = data['环节'].tolist() -
attr_value = (np.array(data['总体转化率'])* 100).tolist() -
funnel1 = Funnel("总体转化漏斗图一",width=800, height=400, title_pos='center') -
funnel1.add(name="商品交易行环节", # 指定图例名称 -
attr=attrs, # 指定属性名称 -
value = attr_value, # 指定属性所对应的值 -
is_label_show=True, # 指定标签是否显示 -
label_formatter='{c}%', # 指定标签显示的格式 -
label_pos="inside", # 指定标签的位置 -
legend_orient='vertical', # 指定图例的方向 -
legend_pos='left', # 指定图例的位置 -
is_legend_show=True) # 指定图例是否显示 -
funnel1.render() -
funnel1
绘制的图形如下所示：
示例二：
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funnel2 = Funnel("总体转化漏斗图二",width=800, height=400, title_pos='center') -
funnel2.add(name="商品交易环节", # 指定图例名称 -
attr=attrs, # 指定属性名称 -
value = attr_value, # 指定属性所对应的值 -
is_label_show=True, # 指定标签是否显示 -
label_formatter='{b}{c}%', # 指定标签显示的格式 -
label_pos="outside", # 指定标签的位置 -
is_legend_show=False) # 指定图例不显示图例 -
funnel2.render() -
funnel2
绘制的图形如下所示：