脊线图：医学数据可视化的强大利器

在医学数据分析中，可视化工具对于理解数据分布和趋势至关重要。脊线图（Ridgeline Plot）作为一种强大的可视化技术，在展示医学数据方面有着独特的优势。在这篇博客中，我们将深入探讨脊线图的应用场景以及如何使用 Python 的seaborn库绘制脊线图，为医学朋友们提供一种新的数据可视化思路。

一、脊线图的应用场景

1. 展示数据分布随变量变化

脊线图可以清晰地展示某个变量（如血压值）在不同类别（如不同年龄组）下的分布变化。在医学研究中，我们常常关心不同年龄、性别、疾病状态等因素对生理指标的影响。通过脊线图，我们可以直观地看到不同年龄组的血压分布情况，从而更好地理解年龄与血压之间的关系。

2. 比较多个组的数据分布

当我们需要比较多个组的数据分布时，脊线图可以提供一个简洁而有效的可视化方式。例如，我们可以比较不同性别、不同疾病状态下的血压分布，或者比较同一疾病在不同治疗阶段的生理指标变化。

3. 探索数据的趋势和模式

脊线图可以帮助我们发现数据中的趋势和模式。通过观察不同年龄组的血压分布曲线，我们可以判断血压是否随着年龄的增长而升高，或者是否存在特定年龄组的异常分布情况。

二、使用 Python 的seaborn库绘制脊线图

1. 准备数据

首先，我们需要准备要可视化的数据。在这个例子中，我们使用了一个包含不同年龄组血压数据的 CSV 文件。数据中包含了年龄组（Age Group）、血压类型（如收缩压或舒张压）和具体的血压值（Value）。

2. 代码实现

以下是使用 Python 的seaborn库绘制脊线图的完整代码：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from scipy.stats import gaussian_kde  # 从scipy.stats导入gaussian_kde，用于计算高斯核密度估计
import warnings

# 忽略特定类型的警告信息
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="seaborn.axisgrid")

df = pd.read_csv('blood_pressure_data.csv')

# 创建脊线图
sns.set_theme(style="white", rc={"axes.facecolor": (0, 0, 0, 0)})
# 使用更丰富的调色板，颜色数量等于'Age Group'的唯一值数量
palette = sns.color_palette(n_colors=len(df['Age Group'].unique()), palette='viridis')
# 创建一个FacetGrid对象，用于绘制按'Age Group'分组的图表，设置行数为'Age Group'的唯一值数量，调整宽高比和高度
g = sns.FacetGrid(df, row='Age Group', aspect=10, height=0.8, palette=palette)

def plot_kde_with_ci(*args, **kwargs):
    data = kwargs.pop('data')  # 从关键字参数中弹出'data'
    x = data['Value']  # 从数据中获取'Value'列
    kde = gaussian_kde(x)  # 计算x的高斯核密度估计
    # 计算95%置信区间
    lower, upper = sns.utils.ci(x, 95)
    x_vals = np.linspace(x.min(), x.max(), 1000)  # 在x的最小值和最大值之间生成1000个等间距的点
    y_vals = kde(x_vals)  # 计算这些点的核密度估计值
    # 调整填充透明度和线宽，绘制置信区间内的填充区域
    plt.fill_between(x_vals, y_vals, where=(x_vals >= lower) & (x_vals <= upper), alpha=0.3, linewidth=0.5)
    # 在置信区间内绘制核密度估计曲线
    sns.kdeplot(data=data, x='Value', alpha=0.7, linewidth=1, **kwargs)

# 对每个子图应用plot_kde_with_ci函数
g.map_dataframe(plot_kde_with_ci)

# 在每个子图上绘制y=0的参考线
g.refline(y=0, linewidth=2, linestyle="-", color=None, clip_on=False)

# 在每个子图中添加纵坐标文本，表示对应的Age group信息
for i,ax in enumerate(g.axes.flat):
    age_group = ['0-9', '20-29', '30-39', '40-49', '50-59', '60-89']
    ax.text(18,0.01,age_group[i],
            fontweight='bold',fontsize=12,
            color=ax.lines[-1].get_color())
# 调整子图中文本之间的间距
g.fig.subplots_adjust(hspace=-0.3)

# 设置纵轴标签为空
g.set(yticks=[], ylabel='')
# 在图表底部中央设置横轴标签
plt.xlabel('Blood Pressure Value', fontsize=12)
# 设置x轴刻度标签的旋转角度为45度
plt.xticks(rotation=45)
# 移除子图标题，底部和左侧的边框线
g.set_titles("")
g.despine(bottom=True, left=True)

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(bottom=0.2, top=0.85, hspace=0.4)

# 添加图表的主标题和子标题
plt.suptitle("Blood Pressure Distribution by Age Group", y=1, fontsize=16)  # 设置主标题，y参数控制标题的位置

plt.show()  # 显示图表

3. 代码解释

• 首先，我们导入所需的库，包括numpy、seaborn、matplotlib.pyplot、pandas和scipy.stats中的gaussian_kde。同时，我们忽略了seaborn.axisgrid模块中的用户警告。
• 读取包含血压数据的 CSV 文件，并设置绘图主题和背景颜色为透明。
• 使用seaborn的color_palette函数创建一个调色板，颜色数量等于不同年龄组的数量。
• 创建一个FacetGrid对象，用于绘制按年龄组分组的脊线图。我们设置了行数为年龄组的唯一值数量，调整了宽高比和子图的高度，并使用创建的调色板。
• 定义一个函数plot_kde_with_ci，用于绘制核密度估计曲线和置信区间。在这个函数中，我们首先计算数据的高斯核密度估计，然后计算 95% 置信区间，并绘制核密度估计曲线和置信区间的填充区域。
• 使用FacetGrid的map_dataframe方法对每个子图应用plot_kde_with_ci函数。
• 在每个子图上绘制 y=0 的参考线。
• 通过循环遍历FacetGrid的子图，在每个子图中添加对应的年龄组信息作为纵坐标文本。
• 设置纵轴标签为空，设置横轴标签为 “Blood Pressure Value”，并设置 x 轴刻度标签的旋转角度为 45 度。
• 移除子图标题和底部、左侧的边框线。
• 调整子图之间的间距，并添加主标题。
• 最后，使用plt.show()显示图表。

三、总结

脊线图作为医学数据可视化的强大利器，能够帮助我们更好地理解不同年龄组的血压分布情况等医学数据。通过使用 Python 的seaborn库，我们可以轻松地绘制出漂亮的脊线图，并根据需要进行定制。希望这篇博客能够为医学朋友们在数据分析和可视化方面提供有益的参考。