用Tableau画进阶版词云图

Jiangbin 1 min read

普通的词云图在Tableau中制作起来非常的容易，只需简单的操作就可以轻松搞定。 但是，相对于通过其他工具生成… 

普通的词云图在Tableau中制作起来非常的容易，只需简单的操作就可以轻松搞定。

但是，相对于通过其他工具生成的词云图来说，就略显简陋了一些。

不过我们可以通过python生成词云图，再导入到tableau的方式制作一些进阶版的词云图。Tableau Zen Master——Alexander Varlamov在他的博客上就提供了相应的方法。

__BLOCK_figure__ __BLOCK_div__ Custom Word Clouds with Python and Tableau

我分析了一下他的代码，逻辑非常简单，我使用中文分词工具jieba对文本进行简单处理，也可以制作出中文版的词云图。

首先上代码

from wordcloud import WordCloud
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
import jieba

#读取文本
text=open('C:\\天龙八部.txt','rb').read()

#利用jieba库分词，将词用空格分开
wordlist=jieba.cut(text,cut_all=True)
wordlist= ' '.join(wordlist)

#自选一张背景图片
mask=np.array(Image.open('C:\\mask.jpg'))

WordCloud=WordCloud(font_path='Deng.ttf', #这里必需选择一个中文字库，不然显示不出中文
             max_words=5000,       #最大显示的词数
             prefer_horizontal=.7, #词语横、竖显示的比例
             colormap='Reds',
             min_font_size=10,
             max_font_size=70,
             background_color='Black',
             width=500,
             height=500,
             margin=2,
             collocations=False,
             mask=mask,            #设置自定义的背景
             repeat=False,
             relative_scaling=0,
             scale=1,
             min_word_length=3,
             include_numbers=False,
             normalize_plurals=False,
             font_step=1).generate(text=wordlist)

#输出词云表格
df=pd.DataFrame(WordCloud.layout_,columns=['Name','Size','Coord','Direction','Color'])
df.to_csv('C:\\output.csv',encoding='utf-8')

#显示词云图
plt.imshow(WordCloud,interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

下面我们用Tableau打开导出的文件。

通过自动拆分Name和Coord字段，获得姓名和Y、X字段。

__BLOCK_p__原文也提供了新建计算字段的方式，不过自动拆分更简单。

由于输出的X、Y坐标点是词语左上角的坐标，所以这里必需转换才能得到词语中间位置的X、Y坐标值。

__BLOCK_p__原文只创建了一个参数，我觉得用两个参数分别调整横、竖词语的位置更灵活一点。

创建计算字段

IF ISNULL([Direction]) THEN
[X]+ [参数 1]*[Size]/2* LEN([姓名])
ELSE [X]+ [参数 1]*[Size]/2
END
IF ISNULL([Direction]) THEN
-[Y]- [参数 2]*[Size]/2
END
IF ISNULL([Direction])=False THEN
-[Y]- [参数 2]*[Size]/2* LEN([姓名])
END
计算字段的意思就是通过计算字符串的长度，调整X、Y坐标的位置。

其实这个词云图的本质就是散点图，只不过需要通过双轴的方式，分别将横、竖词语合并到一起。

最后我们需要根据代码中“width=500,height=500”两个参数的比例，在仪表板中调整工作表的大小，我这里的比例是1:1，另外需要调整一下两个参数，微调词语的位置，尽量保证不重叠。

大家发现了，我们并没有100%复现python中的词云图，这是因为Tableau本身的限制导致的，原文中也提到了。

我测试了一下min_font_size和max_font_size，文本最大值和最小值如果差距不是太大，保证python生成的词云图，不会出现图中像王语嫣和巴天石这样，词语覆盖的情况，效果会稍好一点。

所以这种方法并非完美，有兴趣的同学可以自己试一试。

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