12장 인터랙티브 그래프

12-1 인터랙티브 그래프 만들기

인터랙티브 그래프(interactive graph): 마우스 움직임에 반응하며 실시간으로 모양이 변하는 그래프

산점도 만들기

패키지 준비하기

!pip install plotly
!pip install jupter-dash

산점도 만들기

인터랙티브 기능 활용하기

import pandas as pd
mpg = pd.read_csv('mpg.csv')

# 산점도 만들기
import plotly.express as px
px.scatter(data_frame = mpg, x = 'cty', y = 'hwy', color = 'drv')

막대 그래프 만들기

# 자동차 종류별 빈도 구하기
df = mpg.groupby('category', as_index = False) \
        .agg(n = ('category', 'count'))
df

# 막대 그래프 만들기
px.bar(data_frame = df, x = 'category', y = 'n', color = 'category')

선 그래프 만들기

# economics 불러오기
economics = pd.read_csv('economics.csv')                  

# 선 그래프 만들기
px.line(data_frame = economics, x = 'date', y = 'psavert')

상자 그림 만들기

# 상자 그림 만들기
px.box(data_frame = mpg, x = 'drv', y = 'hwy', color = 'drv')

plotly 활용하기

그래프 크기 조절하기

px.scatter(data_frame = mpg, x = 'hwy', y = 'cty', color = 'drv',
           width = 600, height = 400)

새 창에 그래프 출력하기

import plotly
plotly.io.renderers.default = 'browser'

# 설정 원래대로 되돌리기
plotly.io.renderers.default = 'jupyterlab'

HTML 파일로 저장하기

# 그래프를 변수에 할당하기
fig = px.scatter(data_frame = mpg, x = 'cty', y = 'hwy')

# html로 저장하기
fig.write_html('scatter_plot.html')

 

 

 

 

 

※ 해당 내용은 <Do it! 파이썬 데이터 분석>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.