ポイント: Plotlyは、インタラクティブなデータ視覚化のためのPythonチャート作成フレームワークであり、動的チャートのためにJavaScriptをサポートしています。ユーザーは、pipでライブラリをインストールした後、Jupyterノートブックでチャートを作成できます。公開リポジトリには、参考のための例やデータが提供されています。
- インストールには次のコマンドが必要です：pip install plotly==4.2.1。
- 提供されたコード例を使用してインタラクティブなチャートを作成できます。
Plotlyは、Pythonおよび他のプログラミング言語のためのチャート作成フレームワークです。Plotlyの特徴は、JavaScriptをサポートしているため、マウスイベントに応じて反応することです。たとえば、誰かがチャートの上にカーソルを移動させると、注釈ボックスがポップアップします。Plotlyは、Python Pandas DataFrameをネイティブに扱いません。これを使うには、最初に辞書に変換する必要があります。または、プラグインを使用します。この公開リポジトリには多くのチャートがあり、これらのカテゴリにグループ化されています：
注意: Plotlyは無料で、プログラミングなしでチャートを作成できるとされているChart Studioプラットフォームを含む有料バージョンを提供しています。これは少し誤解を招く表現で、データを変換するためにはコードを書く必要がありますが、それを自分で試すことができます。
Plotly Pythonのコードとデータの例
ここでは、Plotlyチャートの最も単純な描き方と、Pythonで使用するために必要なものを紹介します。コードはこちらにあり、データはこちらにあります。まず、グラフィカル環境でチャートを描画し、グラフィックスを表示できるZeppelinまたはJupyterノートブックを使用する必要があります。次に、次のようにPlotlyをPythonに追加します。
pip install plotly==4.2.1
コードの説明
コードに入る前に、いくつかの注意事項：
- チャートをインラインで描画するだけでなく、HTMLファイルとして保存することもできます。そのファイルを見て、グラフィックイメージとインタラクティブにするためのJavaScriptが含まれていることに気付いてください。
- チャートの生成に遅延がある場合や、まったく生成されない場合があります。このコードはSafariおよびChromeブラウザでテストしました。オンラインで検索すると、異なるグラフィカル環境でグラフを表示する方法について矛盾する指示が得られます。チャートの生成に問題がある場合は、blogs@bmc.comまでご連絡いただき、OSおよびブラウザの詳細を含めてください。こちらで確認いたします。
さて、完全なコードです。使用するデータは8日間のダイエット情報です。最初の部分は次のようになります：
次に、CSVファイルをインポートし、xとyをプロットします。ここでxは日付、yは選択した列です：
x=daily.index.values,y=daily['Carbohydrates (g)'])
日付は元々列でしたが、データを日付でグループ化して合計したため…
daily = df.groupby('Date').sum()
...それはデータフレームのインデックスになったので、daily.index.valuesを使って値を取得します。これはxとyの値を持つシンプルな棒グラフ（go.Bar）です。
from plotly.offline import plot
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/home/ubuntu/Downloads/diet.csv")
daily = df.groupby('Date').sum()
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(
data=[go.Bar(x=daily.index.values,y=daily['Carbohydrates (g)'])],
layout_title_text="A Figure Displayed with fig.show()"
)
fig.show()
最後に、ここに結果のチャートがあります。ポイントの上にカーソルを合わせると、そのポイントの値が表示されます。それはJavaScriptがあなたのために行っている作業です。
データ視覚化ガイド
これらの投稿は私自身のものであり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表しているわけではありません。