Plotly 시작하기
- plotly 라이브러리를 사용하는 방법을 간단히 두 가지로 나눌 수 있다.
- 간단하게 그리고 싶을 때와, 디테일하게 옵션값을 변경하며 그래프를 손보고 싶을 때 아래 두 방법 중 하나를 경우에 따라 택한다
- 처음 다루며 사용할 때는 plotly.express를 추천한다
import plotly.express as px #seaborn 라이브러리와 비슷(간단하게 빠르게 그릴 경우, 추가 옵션 없이)
import plotly.graph_objects as go #matplotlib 라이브러리와 비슷(디테일하게 다룰 경우)
plotly.express 예제
1. 데이터 간단하게 만들기
temp = pd.DataFrame({
"Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Apples", "Oranges", "Bananas"],
"Contestant": ["Alex", "Alex", "Alex", "Jordan", "Jordan", "Jordan"],
"Number Eaten": [2, 1, 3, 1, 3, 2],
})
temp
2. plotly로 바 그래프 그려보기
import plotly.express as px
fig = px.bar(temp, x = 'Fruit', y = 'Number Eaten', color = 'Contestant', barmode = 'group')
fig.show()
🤗 참고 : Jupyter Notebook에서 실습할 경우, plotly 시각화의 장점인 인터랙티브한 그래프 표현이 가능하게 하는 함수가 있다.
from plotly.offline import init_notebook_mode
init_notebook_mode(connected=True)
plotly.graph_objects 예제
같은 데이터를 가지고 이번엔 graph_objects로 그래그를 그려보자
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(name = "Alex", x = temp['Fruit'], y = temp[temp['Contestant'] == 'Alex']['Number Eaten'].values))
fig.add_trace(go.Bar(name = "Jordan", x = temp['Fruit'], y = temp[temp['Contestant'] == 'Jordan']['Number Eaten'].values))
fig.update_layout(barmode = 'group')
fig.show()
728x90
'Python > Data Visualization' 카테고리의 다른 글
[Kaggle 활용] 인도/미국 연봉 비율 비교 EDA 총정리 예제 (0) | 2023.08.10 |
---|---|
[Plotly] 그래프 수정가능한 옵션 보기 (0) | 2023.08.10 |
[API 다루기] XML > JSON > dataframe 변환하기 (0) | 2023.08.07 |
[API 활용] xml 파일 데이터프레임으로 변환 (read_xml) (0) | 2023.08.07 |
상관관계를 확인하는 그래프 - Heatmap & Scatter 그래프 (0) | 2023.03.12 |