Plotly

 

- import 

import plotly.express as px

fig = px.bar(x=["a", "b", "c"], y=[1, 3, 2], width=600, height=400)

# 타이틀 설정하기 
#fig = px.bar(x=["a", "b", "c"], y=[1, 3, 2], width=600, height=400, title="Title 설정하기")

fig.show()

 

- groupby 를 이용하여 데이터 시각화

import seaborn as sns

df = sns.load_dataset('penguins')
df['count'] = 1

df_count= df.groupby("species").sum().sort_values(by = "count", ascending =False)
fig = px.bar(x = df_count.index , y = df_count['count'])
fig.show()

 

df = sns.load_dataset('penguins')

df_count= df.groupby("species").size().sort_values(ascending=False)
fig = px.bar(y= df_count.values, x = df_count.index, labels= {'x': 'species', 'y': 'count'})
fig

 

- 타이틀 설정

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Bar(x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2])])

fig.update_layout(width=600,height=400)
 
fig.update_layout(title_text="Title 입력") # 타이틀 설정하기 
fig.update_xaxes(title_text='X축 타이틀명') # Plotly 축 타이틀 설정하기(Axes Title)
fig.update_yaxes(title_text='Y축 타이틀명') # Plotly 축 타이틀 설정하기(Axes Title)

fig.show()

 

- add_trace() figure에 새로운 trace 추가

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Bar(x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]))

fig.show()

 

- add_trace() figure에 새로운 trace 추가 2.

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
# 데이터 불러오기
df = px.data.iris()

# express를 활용한 scatter plot 생성
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species",
                 title="Using The add_trace() method With A Plotly Express Figure")


fig.add_trace( go.Scatter(
        x=[2, 4],
        y=[4, 8],
        mode="lines",
        line=go.scatter.Line(color="gray"),
        showlegend=False)
)
fig.show()

 

- LinearRegreesion() 을 활용한 데이터 예측 시각화 

from sklearn.linear_model import LinearRegression


tip= sns.load_dataset("tips")
tip['tip_pct'] = tip['tip'] / tip['total_bill'] 

fig = px.scatter(tip, x = "total_bill", y ="tip_pct")
fig

linear_regression = LinearRegression()

# fit의 x데이터는 2차원으로 할당해야함
linear_regression.fit(tip[['total_bill']], tip["tip_pct"])

# predict도 마찬가지임
prediction = linear_regression.predict(tip[['total_bill']])

fig.add_trace(go.Scatter(x=tip['total_bill'], y= prediction,
                    mode='lines',
                    name='lines'))

 

- groupby 를 이용한 바 그래프

import seaborn as sns


df = sns.load_dataset('penguins')
df['count'] = 1

df_count= df.groupby(["species", 'sex'])['count'].sum().reset_index()
fig = px.bar(df_count, x ="species" ,color = 'sex', y = "count" ,barmode = 'group')
fig.show()

 

- hover 설정

import plotly.express as px

#데이터 불러오기
df = px.data.gapminder().query("continent=='Oceania'")

#그래프 그리기
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", color="country")
fig.update_traces(mode="markers+lines")

# Hover 설정 X 축으로 바꾸
fig.update_layout(hovermode="x")

# Hover 스타일 편집하기
fig.update_layout(
        hoverlabel_bgcolor="white",
        hoverlabel_font_size=20,
        hoverlabel_font_color='red',
        hoverlabel_font_family="Rockwell")

fig.show()

 

호버 매개변수 설정 

import seaborn as sns

flights = sns.load_dataset("flights")

#그래프 그리기
fig = px.line(flights, x="year", y="passengers", color="month")
fig.update_traces(mode="markers+lines")

# Hover 설정 X 축으로 바꾸
fig.update_layout(hovermode="x")

# Hover 스타일 편집하기
fig.update_layout(
        hoverlabel_bgcolor="white",
        hoverlabel_font_size=20,
        hoverlabel_font_color='red',
        hoverlabel_font_family="Rockwell")


fig.show()

 

 

- express의 선형회귀 사용하기

import plotly.express as px


df = px.data.tips()
fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip", trendline="ols")
fig.show()


# trendline = "ols"

 

- 극좌표 

import plotly.express as px
df = px.data.wind()
df
fig = px.scatter_polar(df, r="frequency", theta="direction")
fig.show()

 

- subplot()

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

fig = make_subplots(rows=3, cols=1)

fig.append_trace(go.Scatter(
    x=[3, 4, 5],
    y=[1000, 1100, 1200],
), row=1, col=1)

fig.append_trace(go.Scatter(
    x=[2, 3, 4],
    y=[100, 110, 120],
), row=2, col=1)

fig.append_trace(go.Scatter(
    x=[0, 1, 2],
    y=[10, 11, 12]
), row=3, col=1)


fig.update_layout(height=600, width=600, title_text="Stacked Subplots")
fig.show()

 

 

나머지 여기 참고

Plotly-update.ipynb

6.41MB