Sequenzo

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主题

plot_sequence_index() ​

在序列索引图中，每行代表一个人/公司/地区/国家，每列代表一个时间点，颜色表示该人当时所处的状态。这可以让你看到各种模式，例如人们何时切换状态、稳定序列的外观以及不同组别（例如，男性 vs 女性、国家 A vs 国家 B）的序列差异。

如果你在 Jupyter Notebook 中运行它，该图会显示在单元格下方。如果你以 Python 脚本的形式运行它，则会弹出一个窗口。你也可以使用 save_as 将图保存到文件中。

函数用法 ​

仅包含必需参数的最小示例（足以满足大多数的使用场景）：

python
plot_sequence_index(sequence_data)

plot_sequence_index 函数根据数据结构提供了两种分组方法：

1. 直接分组（当分组信息已经在序列数据中时）：

python
plot_sequence_index(sequence_data, 
                    group_by_column="Cluster", 
                    group_labels=cluster_labels)

2. 外部分组（当分组信息位于单独的数据框中时）：

python
plot_sequence_index(sequence_data, 
                    group_dataframe=membership_table, 
                    group_column_name="Cluster", 
                    group_labels=cluster_labels)

如果你想自定义可视化，请参阅下表里的附加参数。

输入参数 ​

参数是否必传类型描述
seqdata✓SequenceData经过 SequenceData 创建出来的序列数据。行是不同的个体，列是时间点，值是 1 到 K 个状态。
group_by_column✗str直接分组：从 seqdata.data 中选择用于分组的列名。当分组信息已经在你的数据中时，使用此参数。比如你的数据中已经有列 “Cluster”、“sex” 或 “education”。
group_dataframe✗DataFrame外部分组：包含分组信息的独立的数据框。当分组信息位于单独的数据框中（例如，聚类结果）时使用此参数。该数据框必须包含 ID 列和分组列。
group_column_name✗strgroup_dataframe 中分组列的列名。在使用 group_dataframe 时必须传入此参数。
group_labels✗dict为分组值自定义标签。例如：{1: "Late Family Formation", 2: "Early Partnership"}。用于将原始值映射为展示用的标签。
sort_by✗str每个子图中的序列如何排序。选项："unsorted" 或者 "None"（按序列原来的顺序），"lexicographic"（按字典序对序列进行排序），"mds"（按第一个 MDS 维度排序），"distance_to_most_frequent"（按最常见序列的距离排序）。默认值是 `"lexicographic"。
sort_by_weight✗bool如果是 True，则按权重（从高到低）对序列进行排序，并覆盖 sort_by 的设置。默认值是 False。
weights✗array/str序列的权重。如果是 "auto"，则在可用情况下使用 seqdata.weights。默认值是 "auto"。
figsize✗tuple每个子图的大小（宽，高）。只有当 plot_style="custom" 时使用此参数。默认值是 (10, 6)。
plot_style✗str绘图外观风格："standard" （标准，平衡视图），"compact" （紧凑，视图更方形），"wide" （宽的，更强调时间轴）, "narrow" （窄的，适度的竖向）, "custom" （自定义，用 figsize）。默认值是 "standard"。
title✗str整个图表的标题。
xlabel✗strx 轴的标签。默认值是 "Time"。
ylabel✗stry 轴的标签。默认值是 "Sequences"。
save_as✗str保存最终合并图片的文件路径（例如 "index.png"）。除非提供完整路径，否则图像将保存在当前工作目录中。
dpi✗int保存图像时的分辨率。默认值是 200。
layout✗str如何排列多个分组子图："column"（垂直堆叠）或 "grid"（行 × 列）。默认值是 "column"。
nrows/ncols✗int当 layout="grid" 时，手动设置网格大小。如果未设置，将自动确定。
group_order✗list自定义分组顺序。如果此参数被提供，将覆盖自动排序。
sort_groups✗str分组面板的排序方式："auto"（智能排序），"numeric"（按数字排序），"alpha"（按字典序排序），或 "none"（原始顺序）。默认值是 "auto"。
fontsize✗int文本的基础字体大小（标题大小是 fontsize+ 2，刻度大小是 fontsize - 2）。默认值是 12.
show_group_titles✗bool是否展示各分组的标题。默认值是 True。
include_legend✗bool是否在图中包含图例。默认值是 True。
sequence_selection✗str/list选择显示哪些序列的方法："all"（展示全部序列），"first_n" （显示前 n 个序列），"last_n" （显示最后 n 个序列），或者显示指定特定 ID 的序列 。默认值是 "all"。
n_sequences✗int当使用参数 "first_n" 或者 "last_n" 时展示的序列数目。默认值是 10。
show_sequence_ids✗bool如果是 True，在 y 轴上展示实际的序列 ID，而不是序列编号。此参数在传入的 sequence_selection 是序列 ID 的列表时最有用。默认值是 False。

功能说明 ​

  • 将序列值转换为颜色矩阵，其中行是序列，列是时间点。
  • 对序列进行排序，使视觉模式更易于观察。如果 sort_by=None，则使用基于时间的字典序排序；否则会使用选定的结构化规则。
  • 如果提供了分组信息，则为每个组创建一个子图，并按 layout 排列。
  • 使用 seqdata 的颜色映射添加图例，使颜色与你的状态标签匹配。
  • 在你当前的环境中显示图表，如果设置了 save_as，也可以将其保存到文件中。

注意事项与提示 ​

  • 状态值必须是从 1 开始的整数编码。颜色图与 1..K 对齐，其中 K 是状态的数量。
  • 缺失值在内部进行排序处理；在视觉上，它们仍然通过你在 SequenceData 中设置的颜色图进行映射。
  • "first_marriage" 当前在辅助函数内部使用 target_state=3。如果你的“婚姻”状态有不同的代码，请在你的代码中进行调整，或在 SequenceData 中相应地映射状态。
  • 非常大的 N（许多行）会使图表变得很大。可以考虑绘制一个子集或通过分组将图表拆分为多个面板。

主要特性 ​

  • 清晰的“条形码式”可视化，展示随时间变化的完整序列。
  • 在一个图表中展示多个分组，便于比较。
  • 多种内置排序规则以揭示结构（首次事件时间、转换次数、最终状态、简单斜率）。
  • 通过 save_as 和 dpi 导出可供出版的图表。

示例 ​

1. 总体索引图（无分组） ​

python
plot_sequence_index(
    seqdata,
    title="Sequence Index Plot: Overall",
    xlabel="Time",
    ylabel="Sequences"
)

这将绘制一个面板，其中每一行是一个序列，颜色显示随时间变化的状态。

2. 在网格中比较分组 ​

python
plot_sequence_index(
    seqdata,
    id_group_df=id_group_df,
    categories="Gender",
    layout="grid",
    title="Sequence Index Plot by Gender"
)

这将为每个性别创建一个子图，并将它们排列在网格中。

3. 按转换次数排序（稳定的在顶部 → 不稳定的在底部） ​

python
plot_sequence_index(
    seqdata,
    sort_by="transition_count",
    title="Index Plot Sorted by Transition Count"
)

状态变化较少的序列出现在顶部；转换次数多的序列沉到底部。

4. 保存图表 ​

python
plot_sequence_index(
    seqdata,
    id_group_df=id_group_df,
    categories="Country",
    save_as="index_by_country.png",
    dpi=300
)

这将一个高分辨率的图表保存到你工作目录下的 index_by_country.png 文件中。

作者 ​

代码: 梁彧祺

文档: 梁彧祺

编辑: 梁彧祺

翻译：何梁星云，曲思竹

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