使用 Kandy 进行数据可视化
Kotlin 为强大而且灵活的数据可视化提供了一站式解决方案, 在深入研究复杂的模型之前, 提供一种直观的方式展现和浏览数据.
本教程演示如何在 IntelliJ IDEA 中使用 Kotlin Notebook 和 Kandy, Kotlin DataFrame 库创建各种图表.
开始前的准备工作
Kotlin Notebook 需要使用 Kotlin Notebook plugin, IntelliJ IDEA 默认捆绑并启用了这个插件.
如果无法使用 Kotlin Notebook 功能, 请确认启用了 plugin. 详情请参见 设置环境.
要遵循本教程进行操作, 需要执行以下步骤:
创建一个 新的 Kotlin Notebook.
在你的 Notebook 中, 导入 Kandy 和 Kotlin DataFrame:
%use kandy
%use dataframe
创建 DataFrame
首先, 我们来创建一个 DataFrame, 其中包含需要可视化的数据. 这个 DataFrame 存储柏林, 马德里, 和加拉加斯的月平均气温模拟数据:
// months 变量保存一年中 12 个月份的列表
val months = listOf(
"January", "February",
"March", "April", "May",
"June", "July", "August",
"September", "October", "November",
"December"
)
// tempBerlin, tempMadrid, 和 tempCaracas 变量保存每个月的气温值的列表
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)
然后, 我们创建一个新变量 (df), 并使用 dataFrameOf() 函数 生成一个 DataFrame, 包含 3 列 (Month, Temperature, 和 City):
val df = dataFrameOf(
"Month" to months + months + months,
"Temperature" to tempBerlin + tempMadrid + tempCaracas,
"City" to List(12) { "Berlin" } + List(12) { "Madrid" } + List(12) { "Caracas" }
)
要预览数据, 使用 .head() 函数:
df.head(4) // 返回前 4 行
在我们的数据集中, 前 4 行存储的是柏林从 1 月到 4 月的气温:
创建折线图(Line Chart)
下面我们在 Kotlin Notebook 中, 使用前一节中的 df DataFrame, 创建一个折线图(Line Chart):
调用 Kandy 库的 .plot() 函数.
添加 line() 层.
将 Month 和 Temperature 列分别映射到 X 和 Y 轴.
(可选) 定制颜色和大小.
df.plot {
line {
x(Month)
y(Temperature)
color(City) {
scale = categorical(
"Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
"Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
"Caracas" to Color.hex("#B5651D")
)
}
width = 1.5
}
layout {
size = 1000 to 450
}
}
结果如下:
创建点图(Point Chart)
下面, 我们使用一个点图(Point Chart) (或者叫散点图 (Scatter Chart)) 对 df DataFrame 进行可视化:
调用 Kandy 库的 .plot() 函数.
添加 points() 层.
将 Month 和 Temperature 列分别映射到 X 和 Y 轴.
(可选) 定制颜色, 轴标签, 点的大小, 以及图表标题.
df.plot {
points {
x(Month) {
axis.name = "Month"
}
y(Temperature) {
axis.name = "Temperature"
}
color(City) {
scale = categorical(
"Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
"Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
"Caracas" to Color.hex("#B5651D")
)
}
size = 5.5
}
layout {
title = "Temperature per month"
}
}
结果如下:
创建柱状图(Bar Chart)
最后, 我们为每个城市创建一个柱状图(Bar Chart):
使用 .groupBy() 函数, 按 City 列对 DataFrame 进行分组.
调用 Kandy 库的 plot() 函数.
添加 bars() 层.
(可选) 为图表添加标题, 定制颜色.
df.groupBy { City }.plot {
bars {
x(Month)
y(Temperature)
fillColor(City) {
scale = categorical(
"Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
"Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
"Caracas" to Color.hex("#B5651D")
)
}
}
layout.title {
title = "Temperature per month"
}
}
结果如下:
2026/07/24