让我们举个例子来了解何时何地使用瀑布图，因为制作瀑布图不是什么大问题。我们将使用一些虚拟数据和 Kaggle 数据集来构建瀑布图。

举个例子

试想下，一个普通的数据表，和一个惊艳的瀑布图，哪个更方便阅读？

这张表代表了整个一周的销售数据，使用 seaborn 库创建了热图*background_gradient

Python学习交流Q群：906715085###
import seaborn as sns\*
#data
a = ['mon','tue','wen','thu','fri','sat','sun']
b = [10,-30,-7.5,-25,95,-7,45]
df2 = pd.DataFrame(b,a).reset_index().rename(columns={
 'index':'values',0:'week'})
#table
cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)
df2.style.background_gradient(cmap=cm)

将格式化的表单数据和瀑布图放在一起查看。

该表按顺序显示了值的重要性，但读取这些值非常困难。相反，我们可以很容易地看到，按x轴正方向的连贯性顺序显示数据，并且黄色条显示减量，红色条显示增量。

Plotly 绘制瀑布图

我们将要使用的数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。

我们将使用一个开源图表库 Plotly绘制。

导入库
import plotly.graph_objects as go

数据集
df = pd.read_csv(r'D:/netflix\_titles.csv')

添加年和月并转换为正确的日期时间格式
df["date\_adding"] = pd.to_datetime(df['date\_ added'])
df['year\_addition'] = df['date\_ added'].dt.year


### 最后

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