在 Kotlin Notebook 中使用 Kandy 进行数据可视化

Kotlin 提供了一个一体化的解决方案，用于强大而灵活的数据可视化，提供了一种直观的方式来呈现和探索数据，然后再深入研究复杂的模型。

本教程演示了如何使用 Kandy 和 Kotlin DataFrame 库，在 IntelliJ IDEA 中使用 Kotlin Notebook 创建不同的图表类型。

开始之前

下载并安装最新版本的 IntelliJ IDEA Ultimate。
在 IntelliJ IDEA 中安装 Kotlin Notebook 插件。

或者，从 IntelliJ IDEA 中的 Settings | Plugins | Marketplace 访问 Kotlin Notebook 插件。
通过选择 File | New | Kotlin Notebook 创建一个新的 Notebook。
在您的 Notebook 中，通过运行以下命令导入 Kandy 和 Kotlin DataFrame 库：
```
%use kandy
%use dataframe
```

创建 DataFrame

首先创建包含要可视化的记录的 DataFrame。此 DataFrame 存储模拟的三个城市的月平均温度数值：柏林、马德里和加拉加斯。

使用 Kotlin DataFrame 库中的 dataFrameOf() 函数来生成 DataFrame。在 Kotlin Notebook 中运行以下代码片段：

// months 变量存储包含一年 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 变量存储一个包含三列的 DataFrame，其中包括月份、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 DataFrame 的结构：

df.head(4)

您可以看到 DataFrame 有三列：Month（月份）、Temperature（温度）和 City（城市）。DataFrame 的前四行包含从一月到四月的柏林温度记录：

提示

有不同的选项可以访问列的记录，这可以帮助您在使用 Kandy 和 Kotlin DataFrame 库时提高类型安全性。有关更多信息，请参见 Access APIs。

创建折线图

让我们使用上一节中的 df DataFrame 在 Kotlin Notebook 中创建一个折线图。

使用 Kandy 库中的 plot() 函数。在 plot() 函数中，指定图表的类型（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 DataFrame 的列
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 访问用于类别的 DataFrame 的列，并为这些类别设置颜色
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.PURPLE, "Madrid" to Color.ORANGE, "Caracas" to Color.GREEN)
        }
        // 自定义线条的大小
        width = 1.5
    }
    // 自定义图表的布局大小
    layout.size = 1000 to 450
}

这是结果：

创建散点图

现在，让我们在散点图中可视化 df DataFrame。

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

df.plot {
    points {
        // 访问用于 X 轴和 Y 轴的 DataFrame 的列
        x(Month) { axis.name = "Month" }
        y(Temperature) { axis.name = "Temperature" }
        // 自定义点的大小
        size = 5.5
        // 访问用于类别的 DataFrame 的列，并为这些类别设置颜色
        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"
}

这是结果：

创建柱状图

最后，让我们使用与前几个图表相同的数据创建一个按城市分组的柱状图。对于颜色，您还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 DataFrame 的列
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 访问用于类别的 DataFrame 的列，并为这些类别设置颜色
        fillColor(City) {
            scale = categorical(
                "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
                "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
                "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
            )
        }
    }
}

这是结果：

接下来做什么

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其他信息
在此 YouTube 视频中了解有关 Kotlin Notebook 中的数据可视化的更多信息

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