plotly를 활용한 데이터시각화 : plotly.graph_objects (꺾은선 그래프)

plotly로 그릴 수 있는 그래프 종류

• iplot, plotly.express, plotly.graph_objects
• iplot부터 순차적으로 조금씩 더 세부기능을 쓰며 복잡해진다고 보면 됨

plotly.graph_objects 로드

!pip install plotly

import plotly.graph_objects as go

# jupyter notebook 에서 그래프가 보이도록하는 명령(필수는 아님, 안보이면 쓰기)
import plotly.offline as pyo 
pyo.init_notebook_mode()

📍 그래프 그리는 기본적인 순서

1. 기본 객체 생성 만들기 : fig = go.Figure() 
2. 그래프 객체 추가 : fig.add_trace() (예: go.Scatter())
3. layout 업데이트 필요시 : fig.update_layout() 
   • annotation 필요시 : fig.update_annotation() 
   • 각 필드 확인: https://plotly.com/python/reference/
4. 그래프를 보여주기 : fig.show() 

 

1. 예시 : 그래프 하나 그리기

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()
fig.add_trace(
    go.Scatter(    
        x=df.index, y=df['A'] #X값은 인덱스로 지정, y값은 'A'컬럼으로 지정
    )
)

fig.update_layout(   #레이아웃 업데이트
    {
        "title": { #제목레이아웃(사전으로)
            "text": "Graph with go.Scatter",
            "font": {
                "size": 15
            }
        },
        "showlegend": True,
        "xaxis": {
            "title": "random number"
        },
        "yaxis": {
            "title": "A"
        }
    }
)

fig.show()

 

2. 예시 : 그래프 2개 이상 그리기

👉 fig.add_trace()를 두 번 이상 만들어주면 됨!

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()

#첫 번째 그래프
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        x=df.index, y=df['B'], mode='lines', name='A' #레전드이름
    )
)

#두 번째 그래프
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        x=df.index, y=df['A'], mode='lines+markers+text', name='B', text=df.index, textposition='top center'
    )
)

fig.show()

---

plotly로 그릴 수 있는 그래프 종류는 아래 링크에서 확인 :

https://plotly.com/python/basic-charts/

Basic

고도 통계 분석에 활용하는 plotly 차트는 아래 링크에서 확인

https://plotly.com/python/statistical-charts/

Statistical