Visualisierung der Logistik mit Python

Was ist das

Ein Beispiel für einen kurzen Überblick über Trends bei Durchflussdaten.

Originale Daten

Aus Verteilungszählung des Außenministeriums [Durchflussvolumen zwischen Präfekturen (nach Produkttyp) -Gewicht-](http: // www. mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/sosei_transport_fr_000074.html) wird verwendet. Jedes Blatt enthält die Gewichtsdaten des physischen Flusses nach Präfektur im Jahr 2010. Insgesamt gibt es 10 Blätter, landwirtschaftliches Wasser, Forstwirtschaft, Bergbau, Metallmaschinen, Chemie, leichte Arbeit, verschiedene Arbeiten, Entladung und Spezial.

Ausführungsumgebung

Wir haben ein Docker-Image (tsutomu7 / graphviz) vorbereitet, damit Sie graphviz schnell verwenden und Folgendes ausführen können.

bash

firefox http://localhost:8888 &
docker run -it --rm -p 8888:8888 tsutomu7/graphviz

Wenn Sie Ihre eigenen erstellen möchten, führen Sie nach der Installation von [Anaconda] "conda install graphviz" und "pip install graphviz" aus (https://www.continuum.io/downloads). Installieren Sie den Hauptteil von graphgviz mit conda und die Hülle mit pip.

Versuchen Sie es mit Python

Daten lesen

Lesen Sie alle Blätter mit read_excel gleichzeitig in die Variable a. Für a ist 0-9 der Schlüssel und DataFrame der Wert. a [0] ist der "gesamte" DataFrame für alle Branchen.

python3

import numpy as np, pandas as pd
cat = 'Total Land-, Wasser- und Forstwirtschaft Bergbau Metallmaschinen Chemische Leichtarbeiten Sonstige Arbeiten Emissionsspezial'.split()
rng = list(range(len(cat)))
a = pd.read_excel('http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/butsuryucensus/T9-010301.xls',
    rng, skip_footer=1, skiprows=8, header=None, index_col=0, parse_cols=np.arange(1,49))
a[0].ix[:3, :7]

Es stellt eine Präfektur dar, deren Zeile From ist, und eine Präfektur, deren Spalte To ist, und ist eine 47 x 47-Matrix.

Normalisieren

Nach Branche in absteigender Reihenfolge des Volumens sortieren.

python3

prefs = a[0].index.map(lambda x: x.replace('\u3000', ''))
b = [pd.DataFrame([(prefs[i], prefs[j], a[h].iloc[i, j]) for i in range(47) for j in range(47)
    if i != j], columns=['From', 'To', 'Val']).sort_values('Val', ascending=False) for h in rng]
b[0][:3]

Zeichnen Sie ein Diagramm mit den fünf wichtigsten Durchflussraten in jeder Branche

Die Abbildung wird als "fig_industry.png " ausgegeben. Die Anzahl der Durchflussraten beträgt 1000 Tonnen / Jahr.

python3

from graphviz import Digraph
from IPython.display import display
for h, c in zip(rng, cat):
    g = Digraph(format='png')
    g.attr('graph', label=c, labelloc='t')
    g.node_attr['fontsize'] = '10'
    for _, r in b[h][:5].iterrows():
        g.edge(r.From, r.To, label='%d'%(r.Val//1000))
    g.render('fig_%s'%c)
    display(g)

das ist alles