在 Kotlin Notebook 中使用 Kandy 進行資料視覺化

Kotlin 提供了一種全方位的解決方案，用於強大且靈活的數據視覺化，提供了一種直觀的方式來呈現和探索數據，然後再深入研究複雜的模型。

本教學示範了如何使用 Kotlin Notebook 在 IntelliJ IDEA 中建立不同的圖表類型，搭配 Kandy 和 Kotlin DataFrame 函式庫。

開始之前

下載並安裝最新版本的 IntelliJ IDEA Ultimate。
在 IntelliJ IDEA 中安裝 Kotlin Notebook plugin。

或者，從 IntelliJ IDEA 內的 Settings | Plugins | Marketplace 存取 Kotlin Notebook 插件 (plugin)。
選擇 File | New | Kotlin Notebook 來建立一個新的 Notebook。
在您的 Notebook 中，執行以下命令來匯入 Kandy 和 Kotlin DataFrame 函式庫：
```
%use kandy
%use dataframe
```

建立 DataFrame (數據幀)

首先，建立包含要視覺化的記錄的 DataFrame (數據幀)。此 DataFrame (數據幀) 儲存了三個城市：柏林、馬德里和卡拉卡斯，每月平均溫度的模擬數字。

使用 Kotlin DataFrame 函式庫中的 dataFrameOf() 函式來生成 DataFrame (數據幀)。在 Kotlin Notebook 中執行以下程式碼片段：

// months 變數儲存了一年 12 個月的列表
val months = listOf(
    "January", "February",
    "March", "April", "May",
    "June", "July", "August",
    "September", "October", "November",
    "December"
)
// tempBerlin、tempMadrid 和 tempCaracas 變數儲存了每個月的溫度值列表
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 變數儲存了一個包含三列的 DataFrame (數據幀)，包括月份、溫度和城市的記錄
val df = dataFrameOf(
    "Month" to months + months + months,
    "Temperature" to tempBerlin + tempMadrid + tempCaracas,
    "City" to List(12) { "Berlin" } + List(12) { "Madrid" } + List(12) { "Caracas" }
)

查看前四行，探索新 DataFrame (數據幀) 的結構：

df.head(4)

您可以看到 DataFrame (數據幀) 有三列：Month (月份)、Temperature (溫度) 和 City (城市)。 DataFrame (數據幀) 的前四行包含從一月到四月在柏林的溫度記錄：

提示

有多種選項可以存取欄位的記錄，這有助於您在使用 Kandy 和 Kotlin DataFrame 函式庫時提高類型安全性。有關更多資訊，請參閱 Access APIs。

建立折線圖

讓我們使用上一節中的 df DataFrame (數據幀) 在 Kotlin Notebook 中建立一個折線圖。

使用 Kandy 函式庫中的 plot() 函式。在 plot() 函式中，指定圖表的類型（在本例中為 line），以及 X 軸和 Y 軸的值。您可以自訂顏色和尺寸：

df.plot {
    line {
        // 存取用於 X 軸和 Y 軸的 DataFrame (數據幀) 的欄位
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 存取用於類別的 DataFrame (數據幀) 的欄位，並為這些類別設定顏色
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.PURPLE, "Madrid" to Color.ORANGE, "Caracas" to Color.GREEN)
        }
        // 自訂線的尺寸
        width = 1.5
    }
    // 自訂圖表的版面配置尺寸
    layout.size = 1000 to 450
}

這是結果：

建立散佈圖

現在，讓我們在散佈（散點）圖中視覺化 df DataFrame (數據幀)。

在 plot() 函式中，指定 points 圖表類型。新增 X 軸和 Y 軸的值以及 df 欄位中的類別值。您還可以為圖表新增標題：

df.plot {
    points {
        // 存取用於 X 軸和 Y 軸的 DataFrame (數據幀) 的欄位
        x(Month) { axis.name = "Month" }
        y(Temperature) { axis.name = "Temperature" }
        // 自訂點的尺寸
        size = 5.5
        // 存取用於類別的 DataFrame (數據幀) 的欄位，並為這些類別設定顏色
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.LIGHT_GREEN, "Madrid" to Color.BLACK, "Caracas" to Color.YELLOW)
        }
    }
    // 新增圖表標題
    layout.title = "Temperature per month"
}

這是結果：

建立長條圖

最後，讓我們使用與先前圖表相同的數據，建立一個按城市分組的長條圖。對於顏色，您也可以使用十六進位程式碼：

// 按城市分組
df.groupBy { City }.plot {
    // 新增圖表標題
    layout.title = "Temperature per month"
    bars {
        // 存取用於 X 軸和 Y 軸的 DataFrame (數據幀) 的欄位
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 存取用於類別的 DataFrame (數據幀) 的欄位，並為這些類別設定顏色
        fillColor(City) {
            scale = categorical(
                "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
                "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
                "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
            )
        }
    }
}

這是結果：

接下來做什麼

在 Kandy 函式庫文件中探索更多圖表示例
在 Lets-Plot 函式庫文件中探索更進階的繪圖選項
在 Kotlin DataFrame 函式庫文件中尋找有關建立、探索和管理數據幀的其他資訊
在此 YouTube 影片中瞭解有關 Kotlin Notebook 中數據視覺化的更多資訊

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