Plotly.expess.line

Plotly Expess Line

통계, 과학 또는 재무 플로팅에서 가장 일반적인 플롯 중 하나는 선 플롯입니다. 라인 플롯은 데이터 포인트를 시리즈로 보여주기 때문에 생성하고 해석하기 쉽습니다. 그런 다음 직선 세그먼트를 사용하여 점을 연결하여 주어진 매개변수에 대한 값의 변화를 볼 수 있습니다. 따라서 많은 플로팅 요구 사항에서 널리 채택된 것은 놀라운 일이 아닙니다.

이 자습서에서는 플로팅 지식을 자세히 살펴보고 Plotly Express 모듈을 사용하여 선 플롯을 만드는 방법에 대해 설명합니다.

Plotly.express.line()

Plotly 익스프레스 모듈을 사용하여 선 플롯을 생성하기 위해 우리는 line 함수를 사용할 것입니다. 이 함수는 아래와 같은 구문을 사용합니다.



음모를 꾸미다. 표현하다 . ( 데이터 프레임 = 없음 , 엑스 = 없음 , 와이 = 없음 , 라인_그룹 = 없음 , 색깔 = 없음 , line_dash = 없음 , 상징 = 없음 , hover_name = 없음 , hover_data = 없음 , custom_data = 없음 , 텍스트 = 없음 , facet_row = 없음 , facet_col = 없음 , facet_col_wrap = 0 , facet_row_spacing = 없음 , facet_col_spacing = 없음 , error_x = 없음 , error_x_minus = 없음 , error_y = 없음 , error_y_minus = 없음 , 애니메이션_프레임 = 없음 , 애니메이션_그룹 = 없음 , category_orders = 없음 , 라벨 = 없음 , 정위 = 없음 , color_discrete_sequence = 없음 , color_discrete_map = 없음 , line_dash_sequence = 없음 , line_dash_map = 없음 , symbol_sequence = 없음 , symbol_map = 없음 , 마커 = 거짓 , log_x = 거짓 , 학의 뜻 = 거짓 , range_x = 없음 , 범위_y = 없음 , 선 모양 = 없음 , 렌더링 모드 = '자동' , 제목 = 없음 , 주형 = 없음 , 너비 = 없음 , = 없음 )

많은 매개변수 목록에도 불구하고 기능은 비교적 간단하며 모든 매개변수를 사용할 필요가 거의 없습니다.



알아야 할 가장 유용하고 일반적인 매개변수 목록을 살펴보겠습니다.



  1. Data_frame - 플롯에 사용된 열 이름을 지정합니다. 이러한 값을 Pandas DataFrame, array_like 객체 또는 Python 사전으로 전달할 수 있습니다.
  2. x – x 축을 따라 마크를 배치하는 데 사용되는 값을 지정합니다. 이 매개변수를 지정된 데이터 프레임, Pandas 시리즈 또는 array_like 객체 내의 열 이름으로 지정할 수 있습니다.
  3. Y – x와 유사하지만 값이 y축에 사용됩니다.
  4. 색상 – 마크에 색상을 지정하는 데 사용되는 값을 지정합니다.
  5. Line_group – data_frame의 행을 라인으로 그룹화할 수 있습니다.
  6. Line_shape – 선의 모양을 지정합니다. 허용되는 값에는 '선형' 또는 '스플라인'이 포함됩니다.
  7. 제목 – 플롯의 제목을 지정합니다.
  8. 모드 – 함수가 선 플롯을 graph_objects.Figure 유형으로 반환하도록 지정합니다.

Plotly.Express 모듈을 사용한 선 플롯

이제 plotly express를 사용하여 선 플롯을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 아래 표시된 코드를 가져옵니다.

수입 음모를 꾸미다. 표현하다 ~처럼 픽셀

DF = 픽셀 데이터 . 주식 ( )

무화과 = 픽셀 ( DF , 엑스 = '데이트' , 와이 = '암즈엔' )

무화과. 보여 주다 ( )

위의 예에서 px로 plotly express 모듈을 가져오는 것으로 시작합니다. 그런 다음 팬더 주식 데이터에서 DataFrame을 만듭니다.

마지막으로 데이터 프레임에서 'AMZN' 열에 대한 선 플롯을 만듭니다. 위의 코드는 데이터 프레임에 있는 주식의 시계열 차트를 반환해야 합니다.

그림의 예는 다음과 같습니다.

단순 선 플롯

사용자 지정 데이터를 사용하지 않고 간단한 선 플롯을 만들 수도 있습니다. 예를 들어 아래 코드와 같이 간단한 NumPy 범위를 사용할 수 있습니다.

수입 음모를 꾸미다. 표현하다 ~처럼 픽셀

수입 numpy ~처럼 예를 들어

엑스 = 예를 들어 정리하다 ( 오십 )

와이 = 예를 들어 정리하다 ( 25 , 75 )

무화과 = 픽셀 ( 엑스 = 엑스 , 와이 = 와이 )

무화과. 보여 주다 ( )

위의 코드는 다음과 같이 간단한 선 플롯을 반환해야 합니다.

색상 지정

여러 선 플롯이 있는 경우 color 매개변수를 사용하여 색상을 지정하여 구분할 수 있습니다.

아래 예제 코드를 사용하세요.

수입 음모를 꾸미다. 표현하다 ~처럼 픽셀

DF = 픽셀 데이터 . 갭 메모리 ( ) . 질문 ( '대륙=='유럽'' )

무화과 = 픽셀 ( DF , 엑스 = '년도' , 와이 = '라이프익스프레스' , 색깔 = '국가' )

무화과. 보여 주다 ( )

이 예에서는 gapminder 데이터를 사용하고 있습니다. 그런 다음 유럽 대륙의 각 국가에 대한 선 그림을 만듭니다. color 매개변수를 사용하여 국가 열로 색상을 지정합니다. 그러면 플롯의 각 색상에 고유한 색상이 할당됩니다.

결과 그림은 다음과 같습니다.

축하합니다. Plotly Express를 사용하여 선 플롯을 만들고 사용하는 방법을 성공적으로 배웠습니다.