使用 Kandy 进行数据可视化

Kotlin 提供了一站式的高效且灵活的数据可视化解决方案，在深入研究复杂模型之前，为您提供了一种直观的方式来展示和探索数据。

本教程演示了如何在 IntelliJ IDEA 中结合使用 Kotlin Notebook 与 Kandy 及 Kotlin DataFrame 库来创建不同的图表类型。

开始之前

Kotlin Notebook 依赖于 Kotlin Notebook 插件，该插件在 IntelliJ IDEA 中默认内置并启用。

如果 Kotlin Notebook 功能不可用，请确保已启用该插件。欲了解更多信息，请参阅设置环境。

创建一个新的 Kotlin Notebook：

1. 选择 File | New | Kotlin Notebook。

2. 在您的笔记本中，通过运行以下命令导入 Kandy 和 Kotlin DataFrame 库：

   %use kandy
   %use dataframe

创建数据帧

首先创建包含要可视化记录的数据帧（DataFrame）。此数据帧存储了三个城市（柏林、马德里和加拉加斯）月平均气温的模拟数据。

使用 Kotlin DataFrame 库中的 dataFrameOf() 函数来生成数据帧。在 Kotlin Notebook 中运行以下代码段：

// months 变量存储了一个包含一年 12 个月的列表
val months = listOf(
    "January", "February",
    "March", "April", "May",
    "June", "July", "August",
    "September", "October", "November",
    "December"
)
// tempBerlin、tempMadrid 和 tempCaracas 变量存储了每个月的温度值列表
val tempBerlin =
    listOf(-0.5, 0.0, 4.8, 9.0, 14.3, 17.5, 19.2, 18.9, 14.5, 9.7, 4.7, 1.0)
val tempMadrid =
    listOf(6.3, 7.9, 11.2, 12.9, 16.7, 21.1, 24.7, 24.2, 20.3, 15.4, 9.9, 6.6)
val tempCaracas =
    listOf(27.5, 28.9, 29.6, 30.9, 31.7, 35.1, 33.8, 32.2, 31.3, 29.4, 28.9, 27.6)

// df 变量存储了一个包含三列的数据帧，包括月份、温度和城市的记录
val df = dataFrameOf(
    "Month" to months + months + months,
    "Temperature" to tempBerlin + tempMadrid + tempCaracas,
    "City" to List(12) { "Berlin" } + List(12) { "Madrid" } + List(12) { "Caracas" }
)

通过查看前四行来探索新数据帧的结构：

df.head(4)

您可以看到该数据帧有三列：Month、Temperature 和 City。数据帧的前四行包含了柏林从 1 月到 4 月的温度记录：

使用 Kandy 和 Kotlin DataFrame 库时，有多种访问列记录的方法可以帮助您提高类型安全性。欲了解更多信息，请参阅访问 API。

创建折线图

让我们使用上一节中的 df 数据帧在 Kotlin Notebook 中创建一张折线图。

使用 Kandy 库中的 plot() 函数。在 plot() 函数内，指定图表类型（在本例中为 line）以及 X 轴和 Y 轴的值。您可以自定义颜色和大小：

df.plot {
    line {
        // 访问用于 X 轴和 Y 轴的数据帧列 
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 访问用于分类的数据帧列，并为这些分类设置颜色 
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.PURPLE, "Madrid" to Color.ORANGE, "Caracas" to Color.GREEN)
        }
        // 自定义线条粗细
        width = 1.5
    }
    // 自定义图表布局大小
    layout.size = 1000 to 450
}

结果如下：

创建点图

现在，让我们在点图（散点图）中可视化 df 数据帧。

在 plot() 函数内，指定 points 图表类型。添加 X 轴和 Y 轴的值以及来自 df 列的分类值。您还可以为图表添加标题：

df.plot {
    points {
        // 访问用于 X 轴和 Y 轴的数据帧列 
        x(Month) { axis.name = "Month" }
        y(Temperature) { axis.name = "Temperature" }
        // 自定义点的大小
        size = 5.5
        // 访问用于分类的数据帧列，并为这些分类设置颜色 
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.LIGHT_GREEN, "Madrid" to Color.BLACK, "Caracas" to Color.YELLOW)
        }
    }
    // 添加图表标题
    layout.title = "Temperature per month"
}

结果如下：

创建柱状图

最后，让我们使用与之前图表相同的数据，创建一张按城市分组的柱状图。对于颜色，您也可以使用十六进制代码：

// 按城市分组  
df.groupBy { City }.plot {
    // 添加图表标题
    layout.title = "Temperature per month"
    bars {
        // 访问用于 X 轴和 Y 轴的数据帧列 
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 访问用于分类的数据帧列，并为这些分类设置颜色 
        fillColor(City) {
            scale = categorical(
                "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
                "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
                "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
            )
        }
    }
}

结果如下：

下一步

• 在 Kandy 库文档中探索更多图表示例
• 在 Lets-Plot 库文档中探索更高级的绘图选项
• 在 Kotlin DataFrame 库文档中查找有关创建、探索和管理数据帧的更多信息
• 在此 YouTube 视频中了解更多关于 Kotlin Notebook 数据可视化的信息