快捷導(dǎo)航

Python使用Matplotlib繪制甘特圖的實(shí)踐

更新時(shí)間：2021年12月17日 10:15:04 作者：趙卓不凡

甘特圖已經(jīng)發(fā)展成項(xiàng)目規(guī)劃和跟蹤的必備工具，本文主要介紹了Python使用Matplotlib繪制甘特圖的實(shí)踐，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

1.引言

甘特圖已經(jīng)擁有 100 多年的歷史，這種可視化圖表對(duì)項(xiàng)目管理非常有用。

在這里插入圖片描述

Henry Gantt 為了分析已經(jīng)完成的項(xiàng)目創(chuàng)建了甘特圖，他最初設(shè)計(jì)這個(gè)可視化工具主要用來(lái)衡量員工的工作效率并從中識(shí)別表現(xiàn)不佳的員工。經(jīng)過多年的發(fā)展，甘特圖已經(jīng)發(fā)展成項(xiàng)目規(guī)劃和跟蹤的必備工具。

本文主要介紹如何使用Matplotlib來(lái)繪制甘特圖，并不斷優(yōu)化我們的可視化效果。

閑話少說，我們直接開始吧。：）

2.舉個(gè)栗子

首先我們導(dǎo)入Pandas和Numpy庫(kù)，這兩個(gè)庫(kù)可以幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

為了舉例，這里采用一個(gè)項(xiàng)目管理的數(shù)據(jù)集，如下所示為對(duì)應(yīng)的讀取代碼：

df = pd.read_excel('../data/plan.xlsx')
df

結(jié)果如下：

在這里插入圖片描述

上圖所示，我們一共有14個(gè)Task，從TaskA到TaskM。其中每一行依次表示編號(hào)，Task名字，Task所屬部門，Task開始日期，Task結(jié)束日期，以及已經(jīng)完成了多少。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了使我們的繪圖變得更加容易，我們需要增加一些變量。
首先我們需要設(shè)置整個(gè)項(xiàng)目開始日期，接著，我們將添加一列，用于表示從項(xiàng)目開始日期到每個(gè)子任務(wù)開始的天數(shù)；這將有助于在 x 方向上定位每個(gè)子任務(wù)的位置。

同理，我們對(duì)從項(xiàng)目開始日期到子任務(wù)結(jié)束的天數(shù)也增加一列，這將有助于計(jì)算完成子任務(wù)所需的總的天數(shù)。

編寫代碼如下：

# project start date
proj_start = df.Start.min()
# number of days from project start to task start
df['start_num'] = (df.Start - proj_start).dt.days
# number of days from project start to end of tasks
df['end_num'] = (df.End - proj_start).dt.days
# days between start and end of each task
df['days_start_to_end'] = df.end_num - df.start_num

運(yùn)行結(jié)果如下：

在這里插入圖片描述

如上圖所示，我們?cè)O(shè)置整個(gè)項(xiàng)目的開始日期為2022-02-15，我們?cè)黾恿?列，依次為start_num用于表示子任務(wù)開始日期到整個(gè)項(xiàng)目開始日期的天數(shù)，end_num用于表示子任務(wù)結(jié)束日期到整個(gè)項(xiàng)目開始日期的天數(shù)，days_start_to_end用于表示完成子任務(wù)所需要的天數(shù)。

4.繪制甘特圖

做好上述準(zhǔn)備，我們就可以繪制我們的甘特圖了。這里我們使用Matplotlib中的條形圖進(jìn)行繪制。
Y軸表示任務(wù)名稱，每個(gè)子項(xiàng)的寬度表示子任務(wù)開始和結(jié)束之間的天數(shù)，子項(xiàng)的起始位置為從項(xiàng)目開始到子任務(wù)開始之間的天數(shù)。
繪制代碼如下：

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(16,6))
ax.barh(df.Task, df.days_start_to_end, left=df.start_num)
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如下：

在這里插入圖片描述

5.添加顏色

觀察上圖，我們繪制了最簡(jiǎn)單的條形圖用來(lái)表示項(xiàng)目管理。但是太粗糙了，接著我們來(lái)一步一步進(jìn)行改進(jìn)吧。。。
首先我們觀察上圖，條形圖中的子項(xiàng)都是同一顏色，區(qū)分度不明顯，但是我們數(shù)據(jù)中每項(xiàng)任務(wù)都有歸屬部門，我們可以對(duì)不同部門設(shè)置不同顏色。代碼如下：

# create a column with the color for each department
def color(row):
    c_dict = {'MKT':'#E64646', 'FIN':'#E69646', 'ENG':'#34D05C', 'PROD':'#34D0C3', 'IT':'#3475D0'}
    return c_dict[row['Department']]
df['color'] = df.apply(color, axis=1)

同時(shí)我們觀察到上圖中x軸為數(shù)字，所代表的含義并不直觀，我們將其轉(zhuǎn)化為日期每隔三天進(jìn)行一次顯示。這樣我們優(yōu)化后x軸日期顯示代碼如下：

from matplotlib.patches import Patch
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(16,6))
ax.barh(df.Task, df.days_start_to_end, left=df.start_num, color=df.color)
##### LEGENDS #####
c_dict = {'MKT':'#E64646', 'FIN':'#E69646', 'ENG':'#34D05C',
          'PROD':'#34D0C3', 'IT':'#3475D0'}
legend_elements = [Patch(facecolor=c_dict[i], label=i)  for i in c_dict]
plt.legend(handles=legend_elements)
##### TICKS #####
xticks = np.arange(0, df.end_num.max()+1, 3)
xticks_labels = pd.date_range(proj_start, end=df.End.max()).strftime("%m/%d")
xticks_minor = np.arange(0, df.end_num.max()+1, 1)
ax.set_xticks(xticks)
ax.set_xticks(xticks_minor, minor=True)
ax.set_xticklabels(xticks_labels[::3])
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如下：

在這里插入圖片描述

6.添加透明度

仔細(xì)觀察上圖，是不是比第一版美觀很多。我們觀察我們的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)我們還有一列Completeness沒有進(jìn)行可視化，我們知道它代表每項(xiàng)子任務(wù)的完成度。接著我們來(lái)對(duì)齊進(jìn)行可視化。

# days between start and current progression of each task
df['current_num'] = (df.days_start_to_end * df.Completion)

我們將新創(chuàng)建一個(gè)條形圖，子項(xiàng)為上述每項(xiàng)子任務(wù)的完成度。同時(shí)我們將在子項(xiàng)的末尾寫上完成度的百分比。

為了區(qū)分已完成和未完成，我們可以使用參數(shù)alpha將未完成部分設(shè)置成透明效果。

代碼如下：

from matplotlib.patches import Patch
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(16,6))
# bars
ax.barh(df.Task, df.current_num, left=df.start_num, color=df.color)
ax.barh(df.Task, df.days_start_to_end, left=df.start_num, color=df.color, alpha=0.5)
# texts
for idx, row in df.iterrows():
    ax.text(row.end_num+0.1, idx, 
            f"{int(row.Completion*100)}%", 
            va='center', alpha=0.8)
##### LEGENDS #####
c_dict = {'MKT':'#E64646', 'FIN':'#E69646', 'ENG':'#34D05C', 'PROD':'#34D0C3', 'IT':'#3475D0'}
legend_elements = [Patch(facecolor=c_dict[i], label=i)  for i in c_dict]
plt.legend(handles=legend_elements)
##### TICKS #####
xticks = np.arange(0, df.end_num.max()+1, 3)
xticks_labels = pd.date_range(proj_start, end=df.End.max()).strftime("%m/%d")
xticks_minor = np.arange(0, df.end_num.max()+1, 1)
ax.set_xticks(xticks)
ax.set_xticks(xticks_minor, minor=True)
ax.set_xticklabels(xticks_labels[::3])
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如下：

在這里插入圖片描述