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Python高能绘图 | 解锁分析唐诗新技能
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摘要：本文介绍了分析唐诗三百首数据的基本流程。首先，对数据进行了预处理。其次，利用玫瑰图分析了唐诗三百首体裁构成。接着，利用桑基图找出体裁全能型创作选手。然后，拟合诗人寿命与作品出产量的关系。最后总结并给出建议。
需要说明的是，本文只介绍数据分析代码，更偏技术，相关内容的深入分析见文章《我用数据分析了唐诗三百首，发现最秀的竟然不是李白？》。
01 数据预处理
出于数据缺漏、录入等原因，数据预处理必不可少。如下代码所示，首先，利用pandas读取csv数据文件，接着对缺漏的数据进行填充，这里利用其他诗人的产量均值填充遗漏的诗人产量数据。然后，利用drop_duplicates()方法进行去重，保留第一次出现的重复值。其它的数据处理在后续相应部分按照分析需要进行。import pandas as pdimport collections,re,jieba,wordcloud,requests,folium,webbrowser,randomimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Sankey,Pieimport seaborn as snsfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager as fmimport numpy as npfrom PIL import Imagefrom folium.plugins import HeatMap
class POEM_analysis():
def __init__(self): # 读取数据 self.data = pd.read_csv('POEM_info.csv') # 缺失值处理 self.data.fillna(value={'amount':round(self.data['amount'].mean(),2)},inplace=True) # 去重 self.data.drop_duplicates(keep='first',inplace=True) # 查看数据结构 print(self.data.shape)# 玫瑰图：唐诗体裁构成def type_rose(self): # 统计频次 title_count = collections.Counter(self.data['type']) pair_lst = [] color_lst = ['#FAE927','#E9E416','#C9DA36','#9ECB3C','#6DBC49','#37B44E','#3DBA78'] # 打包统计的键值对为数组 for item in zip(dict(title_count).keys(),dict(title_count).values()): pair_lst.append(list(item)) # Pie实例化，配置参数 pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='800px')) # 上色 pie.set_colors(colors=color_lst) # 数据接入，调参 pie.add("", pair_lst, radius=[40, 100], rosetype='area') # 关闭图例 pie.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) # 标签设置 pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='inside', font_size=8, font_style='italic', font_family='Microsoft YaHei', formatter='{b}:{c}')) pie.render(r'C:\Users\DELL\Desktop\数据分析\项目4--唐诗三百首\原始图片\rose_bar.html')执行上述代码得到如下所示玫瑰图，可以看到唐诗三百首里出现次数最多的体裁是五言律诗，最少的是七言古诗。
# 桑基图：边-type体裁，流量-作者出现次数，节点-作者def sankey_plot(self): # 数据可以是原来的数组切片，也可以重新打包形成特定数组 type_lst = self.data['type'].tolist() author_lst = self.data['author'].tolist() output_lst = self.data['amount'].tolist() apr_lst = [1 for i in range(320)] df_lst = [[type_lst[i],author_lst[i],apr_lst[i],output_lst[i]] for i in range(320)] df = pd.DataFrame(df_lst,columns=['type','author','appear','output']) print('df.shape:',df.shape) # 去掉产量小于350的诗人数据 labels = [] for i,item in enumerate(df.values): if item.tolist()[3] <= 350: labels.append(i) df.drop(labels=labels,inplace=True) df.reset_index(drop=True,inplace=True) print('删除后shape：',df.shape) # 定义节点 nodes = [] for item in ['type','author']: values = df[item].unique() for value in values: dct = {} dct['name'] = value nodes.append(dct) # 定义link:source-target-value links = [] for item in df.values: dct = {} dct['source'] = item[0] dct['target'] = item[1] dct['value'] = item[2] links.append(dct) print('links长度：',len(links)) # 配置桑基图参数 sk = Sankey(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='900px')) # color = ['#aaa','#0EFFFF','#FF100E','#5C52FF','#FFFF16','#f71b1b','#aaa'] # sk.set_colors(color) # 接入数据，配置节点、流量带和标签等参数 sk.add(series_name='',nodes=nodes,links=links, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_width=1, border_color='#F4F8F4'), linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(color='target', curve=0.7, opacity=0.6,type_='dotted'), label_opts=opts.LabelOpts(position='right',interval=1)) #orient='vertical' sk.render(r'C:\Users\DELL\Desktop\数据分析\项目4--唐诗三百首\原始图片\sankey.html')执行上述代码得到下图所示桑基图，可以看到在七个唐诗体裁中，李白、杜甫等能创作，不愧是家喻户晓的“大李杜”，可谓全能型创作选手。
李、杜之后还有白居易、李商隐、王维、岑参和韦应物，他们的作品体裁也较为丰富。
散点拟合图利用的是seaborn的regplot。相对于散点图，regplot的好处是会直接给出拟合曲线和置信区间。
数据接口还是数组的形式，这里要注意的是有时候坐标轴标签会出现中文显示成框框的情况，因此要在参数里配置字体文件予以解决。
下面代码较长，主要还是在于需要用的数据清洗和准备部分：
# 散点拟合图：诗人寿命与产量def reg_plt(self): # 去掉全部缺漏的数据 self.data.dropna(inplace=True) self.data.reset_index(drop=True,inplace=True) chinesefont = fm.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') # 生成所需数组df，其中columns为'birthday','deathday','output'。 # ... # 节约篇幅，这一部分省略，通过切片或者重新生成均可。 # 计算寿命 temp1 = [] temp2 = [] for val in df.values: birth = val.tolist()[0] death = val.tolist()[1] lifespan = round(death-birth) temp1.append(lifespan) if lifespan >= 10: temp2.append(lifespan) lifespan_processed = [] for v in temp1: if v <= 10: v = np.array(temp2).mean() lifespan_processed.append(v) # 将寿命添加至df最右一列 df['lifespan'] = lifespan_processed # 配置拟合图参数 sns.regplot(x='lifespan', y='output', data=df,color='#6DE1CB') plt.xlabel('寿命', fontproperties=chinesefont, fontsize=10) plt.ylabel('产量', fontproperties=chinesefont, fontsize=10) plt.tight_layout() plt.savefig(r'C:\Users\DELL\Desktop\数据分析\项目4--唐诗三百首\原始图片\reg.png',dpi=900) plt.show()执行上述代码，得到如下拟合图。可以看到，诗人寿命对作品产量具有正向促进作用，平均寿命的增加会带来平均产量的增加。
综上，本文介绍了数据分析唐诗三百首的基本步骤，以及玫瑰图、桑基图和散点拟合图的代码实现。需要注意以下几点：
第一，数据分析之前数据预处理不可忽略，例如，去重、缺漏值处理等等。
第二，调用第三方库画图时，要注意了解数据接口形式。
第三，有些中文字体无法显示，注意在相关参数中配置本地字体文件。
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