创建图表

首先，执行标准的输入，并确保IPython能显示matplot图。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

设置我们想画出瀑布图的数据，并将其加载到数据帧（DataFrame）中。

数据需要以你的起始值开始，但是你需要给出最终的总数。我们将在下面计算它。

index = ['sales','returns','credit fees','rebates','late charges','shipping'] data = {'amount': [350000,-30000,-7500,-25000,95000,-7000]} trans = pd.DataFrame(data=data,index=index)

我使用了IPython中便捷的display函数来更简单地控制我要显示的内容。

from IPython.display import display 
display(trans) 

首先，我们得到累积和。

display(trans.amount.cumsum())  sales 350000  returns 320000  credit fees 312500  rebates 287500  late charges 382500  shipping 375500  Name: amount, dtype: int64

这看起来不错，但我们需要将一个地方的数据转移到右边。

blank=trans.amount.cumsum().shift(1).fillna(0) 
 
display(blank) 

sales 0  returns 350000  credit fees 320000  rebates 312500  late charges 287500  shipping 382500  Name: amount, dtype: float64

我们需要向trans和blank数据帧中添加一个净总量。

total = trans.sum().amount  trans.loc["net"] = total  blank.loc["net"] = total  display(trans)  display(blank)

sales 0  returns 350000  credit fees 320000  rebates 312500  late charges 287500  shipping 382500  net 375500  Name: amount, dtype: float64

创建我们用来显示变化的步骤。

step = blank.reset_index(drop=True).repeat(3).shift(-1) 
 
step[1::3] = np.nan 
 
display(step) 

0 0  0 NaN  0 350000  1 350000  1 NaN  1 320000  2 320000  2 NaN  2 312500  3 312500  3 NaN  3 287500  4 287500  4 NaN  4 382500  5 382500  5 NaN  5 375500  6 375500  6 NaN  6 NaN  Name: amount, dtype: float64

对于“net”行，为了不使堆叠加倍，我们需要确保blank值为0。

blank.loc["net"] = 0

然后，将其画图，看一下什么样子。

my_plot = trans.plot(kind='bar', stacked=True, bottom=blank,legend=None, title="2022 Sales Waterfall") 
my_plot.plot(step.index, step.values,'k') 

看起来相当不错，但是让我们试着格式化Y轴，以使其更具有可读性。为此，我们使用FuncFormatter和一些Python2.7+的语法来截断小数并向格式中添加一个逗号。

def money(x, pos): 
 
'The two args are the value and tick position' 
 
return "${:,.0f}".format(x) 

from matplotlib.ticker import FuncFormatter formatter = FuncFormatter(money)

然后，将其组合在一起。

my_plot = trans.plot(kind='bar', stacked=True, bottom=blank,legend=None, title="2022 Sales Waterfall") 
 
my_plot.plot(step.index, step.values,'k') 
 
my_plot.set_xlabel("Transaction Types") 
 
my_plot.yaxis.set_major_formatter(formatter) 

完整脚本

基本图形能够正常工作，但是我想添加一些标签，并做一些小的格式修改。下面是我最终的脚本：

import numpy as np  import pandas as pd  import matplotlib.pyplot as plt  from matplotlib.ticker import FuncFormatter     #Use python 2.7+ syntax to format currency  def money(x, pos):  'The two args are the value and tick position'  return "${:,.0f}".format(x)  formatter = FuncFormatter(money)     #Data to plot. Do not include a total, it will be calculated  index = ['sales','returns','credit fees','rebates','late charges','shipping']  data = {'amount': [350000,-30000,-7500,-25000,95000,-7000]}     #Store data and create a blank series to use for the waterfall  trans = pd.DataFrame(data=data,index=index)  blank = trans.amount.cumsum().shift(1).fillna(0)     #Get the net total number for the final element in the waterfall  total = trans.sum().amount  trans.loc["net"]= total  blank.loc["net"] = total     #The steps graphically show the levels as well as used for label placement  step = blank.reset_index(drop=True).repeat(3).shift(-1)  step[1::3] = np.nan     #When plotting the last element, we want to show the full bar,  #Set the blank to 0  blank.loc["net"] = 0     #Plot and label  my_plot = trans.plot(kind='bar', stacked=True, bottom=blank,legend=None, figsize=(10, 5), title="2022 Sales Waterfall")  my_plot.plot(step.index, step.values,'k')  my_plot.set_xlabel("Transaction Types")     #Format the axis for dollars  my_plot.yaxis.set_major_formatter(formatter)     #Get the y-axis position for the labels  y_height = trans.amount.cumsum().shift(1).fillna(0)     #Get an offset so labels don't sit right on top of the bar  max = trans.max()  neg_offset = max / 25  pos_offset = max / 50  plot_offset = int(max / 15)     #Start label loop  loop = 0  for index, row in trans.iterrows():  # For the last item in the list, we don't want to double count  if row['amount'] == total:  y = y_height[loop]  else:  y = y_height[loop] + row['amount']  # Determine if we want a neg or pos offset if row['amount'] > 0:  y += pos_offset  else:  y -= neg_offset  my_plot.annotate("{:,.0f}".format(row['amount']),(loop,y),ha="center")  loop+=1     #Scale up the y axis so there is room for the labels  my_plot.set_ylim(0,blank.max()+int(plot_offset))  #Rotate the labels  my_plot.set_xticklabels(trans.index,rotation=0)  my_plot.get_figure().savefig("waterfall.png",dpi=200,bbox_inches='tight')