Аллювиальные диаграммы, также известные как диаграммы Санки, — это мощные инструменты визуализации, используемые для отображения потока и распределения категориальных данных. Они особенно полезны при анализе переходов или отношений между различными категориями. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы создания аллювиальных диаграмм с обработкой пропущенных значений (NA) в данных. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы помочь вам реализовать их в своих проектах.
Методы:
- Использование пакета
ggalluvial
в R:
Пакетggalluvial
в R предоставляет удобный способ создания россыпных диаграмм. Для обработки пропущенных значений вы можете использовать аргументna.rm
и установить для него значениеTRUE
. Вот пример фрагмента кода:
library(ggalluvial)
# Create a data frame with missing values
data <- data.frame(
Category1 = c("A", "B", NA, "C", "D"),
Category2 = c(NA, "X", "Y", "Z", "W"),
Value = c(10, 20, 30, 40, 50)
)
# Create the alluvial chart
ggplot(data, aes(axis1 = Category1, axis2 = Category2, y = Value)) +
geom_alluvium(aes(fill = Category1), na.rm = TRUE) +
geom_stratum(width = 1/8, fill = "grey70") +
geom_text(stat = "stratum", label.strata = TRUE) +
theme_void()
- Обработка отсутствующих значений с помощью этапа предварительной обработки.
Другой подход заключается в предварительной обработке данных и удалении или вменении пропущенных значений перед созданием аллювиальной диаграммы. Вы можете использовать различные методы, такие как вменение среднего значения, вменение регрессии или множественное вменение, в зависимости от характера ваших данных. Вот пример фрагмента кода с использованием пакетаmice
для множественного вменения:
library(ggalluvial)
library(mice)
# Create a data frame with missing values
data <- data.frame(
Category1 = c("A", "B", NA, "C", "D"),
Category2 = c(NA, "X", "Y", "Z", "W"),
Value = c(10, 20, 30, 40, 50)
)
# Perform multiple imputation
imputed_data <- mice(data)
# Create the alluvial chart using the imputed data
ggplot(imputed_data$imp, aes(axis1 = Category1, axis2 = Category2, y = Value)) +
geom_alluvium(aes(fill = Category1), na.rm = TRUE) +
geom_stratum(width = 1/8, fill = "grey70") +
geom_text(stat = "stratum", label.strata = TRUE) +
theme_void()
- Использование библиотеки Python
plotly
.
Если вы предпочитаете работать с Python, вы можете использовать библиотекуplotly
для создания аллювиальных диаграмм. Чтобы обработать пропущенные значения, вы можете отфильтровать их или отнести к определенной категории. Вот пример фрагмента кода:
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
# Create a DataFrame with missing values
data = pd.DataFrame({
'Category1': ['A', 'B', None, 'C', 'D'],
'Category2': [None, 'X', 'Y', 'Z', 'W'],
'Value': [10, 20, 30, 40, 50]
})
# Filter out missing values
filtered_data = data.dropna()
# Create the alluvial chart
fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
node=dict(label=filtered_data['Category1'].unique().tolist() +
filtered_data['Category2'].unique().tolist()),
link=dict(
source=filtered_data['Category1'].map({val: i for i, val in enumerate(filtered_data['Category1'].unique())}),
target=filtered_data['Category2'].map({val: i + len(filtered_data['Category1'].unique()) for i, val in enumerate(filtered_data['Category2'].unique())}),
value=filtered_data['Value']
)
)])
fig.show()