Python实现平行坐标图：pyecharts与pandas方法对比

本文将详细介绍如何在Python中利用两种不同的方法实现平行坐标图，即借助第三方库pyecharts和直接利用pandas库。这两种方法都适用于处理多维度数据，如Iris数据集，以直观展示样本在各个特征之间的关系。 **方法一：使用pyecharts** Pyecharts是一个强大的Python数据可视化库，它提供了一个名为`Parallel`的类来创建平行坐标图。首先，导入必要的库如`pyecharts`, `matplotlib.pyplot`, `pandas`, 和 `numpy`。然后，通过读取CSV文件获取数据，并对数据进行预处理。例如，这里使用`iris.csv`数据集，提取特定列作为坐标轴数据（Sepal_length, Sepal_width, Petal_length, Petal_width）并转化为列表。接着，实例化`Parallel`对象，设置数据和坐标轴标签，添加数据系列并设置随机颜色（默认）。然而，pyecharts的`Parallel`类目前无法直接实现不同类别用不同颜色区分，这是作者提到的一个遗憾。 **方法二：使用pandas** 尽管通常pandas主要用于数据处理，但其`parallel_coordinates`函数实际上提供了绘制平行坐标图的能力。同样，先导入所需的库，然后读取数据。使用`parallel_coordinates`函数时，可以直接传入数据帧和指定的列名，它会自动根据列名生成坐标轴。由于pandas内置此功能，无需额外配置颜色映射，因此可以轻松地展示类别间的区别。 总结起来，这两种方法各有优缺点。pyecharts适合初学者，因为它提供了丰富的图表类型，但可能在某些高级特性上受限；而pandas的`parallel_coordinates`则更简洁直接，尤其适合那些想要利用pandas处理数据并快速生成可视化图形的用户。如果你需要精细控制颜色映射或使用其他复杂的交互式功能，可能需要借助像`seaborn`或`plotly`这样的库，或者使用pyecharts的底层API进行自定义。