Введение
В этой заметке я хочу рассказать о том, как можно достаточно легко строить интерактивные графики в Jupyter Notebook'e с помощью библиотеки plotly. Более того, для их построения не нужно поднимать свой сервер и писать код на javascript. Еще один большой плюс предлагаемого подхода — визуализации будут работать и в NBViewer'e, т.е. можно будет легко поделиться своими результатами с коллегами. Вот, например, мой код для этой заметки.
Для примеров я взяла скаченные в апреле данные о фильмах (год выпуска, оценки на КиноПоиске и IMDb, жанры и т.д.). Я выгрузила данные по всем фильмам, у которых было хотя бы 100 оценок — всего 36417 фильмов. Про то, как скачать и распарсить данные КиноПоиска, я рассказывала в предыдущем посте.
Визуализация в python и plotly
В python есть много библиотек для визуализации: matplotlib, seaborn, портированный из R ggplot и другие (подробнее про инструменты можно почитать тут или тут). Есть среди них и те, которые позволяют строить интерактивные графики, например, bokeh, pygal и plotly, о котором собственно и пойдет речь.
Plotly позицинируется как online-платформа, где можно создавать и публиковать свои графики. Однако, эту библиотеку можно использовать и просто в Jupyter Notebook'e. К тому же у библиотеки есть offline-mode, который позволяет использовать ее без регистрации и публикации данных и графиков на сервер plotly (документация).
В целом, мне библиотека очень понравилась: есть подробная документация с примерами, поддержаны разные типы графиков (scatter plots, box plots, 3D графики, bar charts, heatmaps, дендрограммы и т.д.) и графики получаются достаточно симпатичными.
Примеры
Теперь настало время перейти непосредственно к примерам. Как я уже говорила выше, весь код и интерактивные графики доступны в NBViewer'e.
Библиотеку легко установить c помощью команды: pip install plotly.
Прежде всего, необходимо сделать import'ы, вызвать команду init_notebook_mode для инициализации plot.ly и загрузить в pandas.DataFrame данные, с которыми будем работать.
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.graph_objs as go
init_notebook_mode(connected=True)
df = pd.read_csv('kp_all_movies.csv') #скачиваем подготовленные данные
df.head()
Сколько фильмов выходило в разные годы?
Для начала построим простой bar chart, показывающий распределение фильмов по году выпуска.
count_year_df = df.groupby('movie_year', as_index = False).movie_id.count()
trace = go.Bar(
x = count_year_df.movie_year,
y = count_year_df.movie_id
)
layout = go.Layout(
title='Фильмы на Кинопоиске',
)
fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)В результате, получим интерактивный график, который показывает значение при наведении на год и достаточно ожидаемый вывод о том, что с годами фильмов стало больше.
Стали ли с годами снимать более хорошее кино?
Для ответа на этот вопрос построим график зависимости средней оценки на КиноПоиске и IMDb от года выпуска.
rating_year_df = df.groupby('movie_year', as_index = False)[['kp_rating', 'imdb_rating']].mean()
trace_kp = go.Scatter(
x = rating_year_df.movie_year,
y = rating_year_df.kp_rating,
mode = 'lines',
name = u'КиноПоиск'
)
trace_imdb = go.Scatter(
x = rating_year_df.movie_year,
y = rating_year_df.imdb_rating,
mode = 'lines',
name = 'IMDb'
)
layout = go.Layout(
title='Оценки фильмов',
)
fig = go.Figure(data = [trace_kp, trace_imdb], layout = layout)
iplot(fig)На оценках по КиноПоиску и IMDb виден тренд на снижение средней оценки в зависимости от года выпуска. Но, на самом деле, из этого нельзя сделать однозначный вывод о том, что раньше снимали более качественные фильмы. Дело в том, что если уж люди смотрят старые фильмы и оценивают их на КиноПоиске, то выбирают культовое кино с заведомо более высокими оценками (думаю, мало кто смотрит проходные фильмы, вышедшие в 1940м году, по крайней мере, я не смотрю).
Есть ли различия в оценках в зависимости от жанра фильма?
Для сравнения оценок в зависимости от жанра построим box plot. Стоит помнить, что каждый фильм может принадлежать к нескольким жанрам, поэтому фильмы будут учитываться в нескольких группах.
# прежде всего распарсим поле genres и data frame с размноженными строками для каждого жанра
def parse_list(lst_str):
return filter(lambda y: y != '',
map(lambda x: x.strip(),
re.sub(r'[[]]', '', lst_str).split(',')))
df['genres'] = df['genres'].fillna('[]')
genres_data = []
for record in df.to_dict(orient = 'records'):
genres_lst = parse_list(record['genres'])
for genre in genres_lst:
copy = record.copy()
copy['genre'] = genre
copy['weight'] = 1./len(genres_lst)
genres_data.append(copy)
genres_df = pd.DataFrame.from_dict(genres_data)
# сформируем топ-10 жанров
top_genres = genres_df.groupby('genre')[['movie_id']].count()
.sort_values('movie_id', ascending = False)
.head(10).index.values.tolist()
N = float(len(top_genres))
# cгенерируем цвета для визуализации
c = ['hsl('+str(h)+',50%'+',50%)' for h in np.linspace(0, 360, N)]
data = [{
'y': genres_df[genres_df.genre == top_genres[i]].kp_rating,
'type':'box',
'marker':{'color': c[i]},
'name': top_genres[i]
} for i in range(len(top_genres))]
layout = go.Layout(
title='Оценки фильмов',
yaxis = {'title': 'Оценка КиноПоиска'}
)
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)По графику видно, что больше всего выделяются низкими оценками фильмы-ужастики
Какие жанры чаще всего соседствуют?
Как я говорила выше, один фильм чаще всего относится к нескольким жанрам сразу. Для того чтобы посмотреть на то, какие жанры чаще встречаются вместе, построим heatmap.
genres_coincidents = {}
for item in df.genres:
parsed_genres = parse_list(item)
for genre1 in parsed_genres:
if genre1 not in genres_coincidents:
genres_coincidents[genre1] = defaultdict(int)
for genre2 in parsed_genres:
genres_coincidents[genre1][genre2] += 1
genres_coincidents_df = pd.DataFrame.from_dict(genres_coincidents).fillna(0)
# отнормируем таблицу на количество фильмов каждого жанра
genres_coincidents_df_norm = genres_coincidents_df
.apply(lambda x: x/genres_df.groupby('genre').movie_id.count(), axis = 1)
heatmap = go.Heatmap(
z = genres_coincidents_df_norm.values,
x = genres_coincidents_df_norm.index.values,
y = genres_coincidents_df_norm.columns
)
layout = go.Layout(
title = 'Связанные жанры'
)
fig = go.Figure(data = [heatmap], layout = layout)
iplot(fig)Читать график нужно следующим образом: 74,7% исторических фильмов также имеют тег драма.
Как менялись оценки фильмов в зависимости от жанра?
Вернемся еще раз к примеру, в котором мы смотрели на зависимость средней оценки от года выпуска и построим такие графики для различных жанров. Параллельно познакомимся с еще одной фишкой plotly: можно сконфигурировать drop-down меню и изменять график в зависимости от выбранной опции.
genre_rating_year_df = genres_df.groupby(['movie_year', 'genre'], as_index = False)[['kp_rating', 'imdb_rating']].mean()
N = len(top_genres)
data = []
drop_menus = []
# конструируем все интересующие нас линии
for i in range(N):
genre = top_genres[i]
genre_df = genre_rating_year_df[genre_rating_year_df.genre == genre]
trace_kp = go.Scatter(
x = genre_df.movie_year,
y = genre_df.kp_rating,
mode = 'lines',
name = genre + ' КиноПоиск',
visible = (i == 0)
)
trace_imdb = go.Scatter(
x = genre_df.movie_year,
y = genre_df.imdb_rating,
mode = 'lines',
name = genre + ' IMDb',
visible = (i == 0)
)
data.append(trace_kp)
data.append(trace_imdb)
# создаем выпадающие меню
for i in range(N):
drop_menus.append(
dict(
args=['visible', [False]*2*i + [True]*2 + [False]*2*(N-1-i)],
label= top_genres[i],
method='restyle'
)
)
layout = go.Layout(
title='Фильмы по жанрам',
updatemenus=list([
dict(
x = -0.1,
y = 1,
yanchor = 'top',
buttons = drop_menus
)
]),
)
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)
В качестве заключения
В этой заметке мы познакомились с использованием библиотеки plotly для построения различных интерактивных графиков на python.
Мне кажется, это очень полезный инструмент для аналитической работы, поскольку он позволяет делать интерактивные визуализации и легко делиться ими с коллегами.
Заинтересовавшимся советую посмотреть и другие примеры использования plot.ly.
Весь код и данные живут на github
Автор: miptgirl
