利用 plottable 美化表格 构建水质监测数据看板

在数据分析中，表格是最常用的展现形式之一，但普通的表格往往缺乏视觉吸引力，导致数据的可读性和理解性较差。plottable 是一个专门为 Matplotlib 设计的表格美化库，操作简便，能够轻松实现丰富的颜色渐变、行距调整等。最近，我尝试使用 plottable 制作水质站点的实时数据看板，记录整个操作过程如下。

结果预览

普通表格展现

Plottable 美化后

我只是做了简单的颜色渐变，行距等设置，这样能够更加直观的看到超标站点及因子的情况。

代码

首先准备实时数据表格，我这里是df_pivot。

import matplotlib  
import matplotlib.pyplot as plt  
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap  
import pandas as pd  
import streamlit as st  
from plottable import ColumnDefinition, ColDef, Table  
from plottable.cmap import normed_cmap

fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 8), dpi=300)  
  
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list(  
    name="高锰酸盐指数", colors=["#ffffff", "#f2fbd2", "#c9ecb4", "#93d3ab", "#35b0ab"], N=256  
)    
  
col_defs = [ColumnDefinition(name="index", textprops={"ha": "left"}),  
            ColumnDefinition(name="高锰酸盐指数", cmap=normed_cmap(df_pivot["高锰酸盐指数"], cmap=matplotlib.cm.RdYlGn_r, num_stds=2.5)),  
            ColumnDefinition(name="氨氮", cmap=cmap),  
            ColumnDefinition(name="总磷", cmap=matplotlib.cm.Reds)]  
  
tab = Table(df_pivot,  
            column_definitions=col_defs)

#fig.show()
st.pyplot(fig)

代码非常简单，plottable 生成的图片和 matplotlib 是一样的，所以可以直接用fig.show() 展示，也可以在 streamlit 中用st.pyplot(fig) 展示。
需要注意的是，渐变色如果直接调用类似matplotlib.cm.Reds，数据集需要时 0-1 之间，超过 1 需要用到LinearSegmentedColormap 进行自定义了。

plottable 不仅是用到色块渐变色，还有文本渐变色，文本符号等等，可以在官方 docs 中去进一步学习。

补充知识-Matplotlib 默认颜色映射

Matplotlib 提供了大量的颜色映射（colormaps），可以用于绘制图表中的颜色渐变。这些颜色映射分为几个类别，包括但不限于顺序（Sequential）、发散（Diverging）、定性（Qualitative）和循环（Cyclic）等。下面是一些常用的颜色映射：

顺序颜色映射（Sequential Colormaps）

• Blues: 蓝色系列
• Reds: 红色系列（你提到的）
• Greens: 绿色系列
• Oranges: 橙色系列
• Purples: 紫色系列
• Greys: 灰色系列
• YlGn: 黄绿系列
• YlOrBr: 黄橙棕系列
• YlOrRd: 黄橙红系列
• OrRd: 橙红系列
• PuRd: 紫红系列
• BuGn: 蓝绿系列
• PuBu: 紫蓝系列
• GnBu: 绿蓝系列
• PuBuGn: 紫蓝绿系列
• BuPu: 蓝紫系列
• RdPu: 红紫系列
• RdYlGn: 红黄绿系列

发散颜色映射（Diverging Colormaps）

• RdBu: 红蓝对比
• PRGn: 粉红绿对比
• BrBG: 棕绿对比
• PiYG: 桃红绿对比
• RdGy: 红灰对比
• RdYlBu: 红黄蓝对比
• Spectral: 彩虹色系
• coolwarm: 冷暖对比

定性颜色映射（Qualitative Colormaps）

• Set1, Set2, Set3: 不同的色彩集合，适合于分类数据
• Paired: 配对的颜色序列
• Pastel1, Pastel2: 柔和色调的色彩集合
• Dark2: 深色调的色彩集合

循环颜色映射（Cyclic Colormaps）

• twilight: 昼夜交替的效果
• twilight_shifted: 移位的昼夜交替效果
• hsv: 基于HSV颜色模型的循环颜色映射

如果你想使用反向颜色映射，可以简单地在颜色映射名称后面加上 _r，例如 RdYlGn_r 会得到从绿色到黄色再到红色的渐变。

参考资料

plottable 官方 docs

https://plottable.readthedocs.io/en/latest/index.html

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