看到一篇文献关于毒品成瘾和危害性的相关研究，其中烟草和酒精的成瘾性和危害性在20中成瘾性物质中处于中间地位，不容小觑。
文献来源
Nutt, David; King, Leslie A; Saulsbury, William; Blakemore, Colin. Development of a rational scale to assess the harm of drugs of potential misuse. Lancet. 2007, 369 (9566): 1047–1053. PMID 17382831. doi:10.1016/S0140-6736(07)60464-4
数据提取
图表制作
采用python的plotly可视化制作气泡图，并绘制图片。
成瘾性和身体危害
import pandas as pd
import plotly.express as px
# 读取Excel文件中的Sheet2
file_path = 'D:/Pycharm-beginner/数据可视化/气泡图/drugs.xlsx' # 替换为你的Excel文件路径
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet2')
# 打印DataFrame的列名，以确认实际列名
print("DataFrame columns:", df.columns)
# 定义颜色映射
color_discrete_map = {'A': '#b30738', 'B': '#f5e0dc', 'C': '#936fb1', 'D': '#9ad4e4'}
# 创建气泡图
fig = px.scatter(df,
x='Physical harm', # 确认实际列名
y='Dependence', # 确认实际列名
size='Multiply1', # 确认实际列名
color='Class', # 确认实际列名
color_discrete_map=color_discrete_map, # 自定义颜色映射
text='Substance',
# log_x=False, # 不使用对数刻度
size_max=60, # 最大气泡大小
width=1000, # 图表宽度
height=800) # 图表高度
# 更新布局以包含图例标题
# fig.update_layout(legend_title_text='Class')
# 显示气泡图
fig.show()
成瘾性和社会危害
import pandas as pd
import plotly.express as px
# 读取Excel文件中的Sheet2
file_path = 'D:/Pycharm-beginner/数据可视化/气泡图/drugs.xlsx' # 替换为你的Excel文件路径
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet2')
# 打印DataFrame的列名，以确认实际列名
print("DataFrame columns:", df.columns)
# 定义颜色映射
color_discrete_map = {'A': '#b30738', 'B': '#f5e0dc', 'C': '#936fb1', 'D': '#9ad4e4'}
# 创建气泡图
fig = px.scatter(df,
x='Social harm', # 确认实际列名
y='Dependence', # 确认实际列名
size='Multiply2', # 确认实际列名
color='Class', # 确认实际列名
color_discrete_map=color_discrete_map, # 自定义颜色映射
text='Substance',
# log_x=False, # 不使用对数刻度
size_max=60, # 最大气泡大小
width=1000, # 图表宽度
height=800) # 图表高度
# 更新布局以包含图例标题
# fig.update_layout(legend_title_text='Class')
# 显示气泡图
fig.show()
附录-结构式
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