Integrering af Plotly med Pandas DataFrames
Ved arbejde med data i Python er pandas DataFrames et af de mest kraftfulde og fleksible værktøjer, du kan anvende. En DataFrame er en todimensionel, mærket datastruktur med kolonner, der kan indeholde forskellige typer værdier, såsom tal, strenge eller datoer. Dette format er særligt nyttigt til datamanipulation, -rensning og -analyse, hvilket gør det oplagt til at forberede data før visualisering. Ved at bruge DataFrames kan du hurtigt filtrere, aggregere og transformere dine data, hvilket effektiviserer processen med at skabe meningsfulde og interaktive diagrammer med Plotly Express.
123456789101112131415161718import pandas as pd import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Create a simple DataFrame data = { "Country": ["USA", "Canada", "Germany", "UK", "France"], "GDP": [21.43, 1.84, 3.86, 2.83, 2.72], "Population": [331, 38, 83, 67, 65] } df = pd.DataFrame(data) # Visualize the DataFrame using a scatter plot fig = px.scatter(df, x="GDP", y="Population", text="Country", title="GDP vs Population by Country") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Når du bruger Plotly Express sammen med en pandas DataFrame, registrerer Plotly automatisk kolonnenavnene og gør dem tilgængelige til brug som akser, farver, symboler og mere. Det betyder, at du blot kan henvise til en kolonne ved navn, når du angiver parametre som x, y eller color. Plotly Express håndterer kortlægningen af data for dig, hvilket gør visualiseringsprocessen både intuitiv og effektiv. For eksempel angiver du i den forrige kode x="GDP" og y="Population" for at få Plotly til at bruge disse kolonner til de respektive akser, og ved at inkludere text="Country" tilføjes landelabels til punkterne.
1234567891011121314151617181920import pandas as pd import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Sample sales data data = { "Region": ["North", "South", "East", "West", "North", "South", "East", "West"], "Salesperson": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve", "Frank", "Grace", "Heidi"], "Sales": [200, 150, 300, 250, 180, 170, 320, 260] } df = pd.DataFrame(data) # Group by region and sum sales grouped = df.groupby("Region", as_index=False)["Sales"].sum() # Plot total sales by region using a bar chart fig = px.bar(grouped, x="Region", y="Sales", title="Total Sales by Region") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
For at få mest muligt ud af integrationen mellem pandas og Plotly, bør alle datarensnings- og aggregeringstrin udføres i pandas, før DataFrame'en overføres til Plotly Express. Denne tilgang sikrer, at visualiseringerne er nøjagtige og lette at fortolke. Brug kolonnenavne direkte i funktionerne fra Plotly Express for at gøre koden læsbar og overskuelig. Som vist i eksemplerne giver gruppering og opsummering af data med pandas-metoder som groupby mulighed for at oprette diagrammer, der tydeligt fremhæver tendenser og sammenligninger. Ved at holde dataforberedelse og visualiseringsarbejdsgang tæt integreret med pandas og Plotly kan du effektivt oprette overbevisende, interaktive diagrammer til dine analyser.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 11.11Integrering af Plotly med Pandas DataFrames
Stryg for at vise menuen
Ved arbejde med data i Python er pandas DataFrames et af de mest kraftfulde og fleksible værktøjer, du kan anvende. En DataFrame er en todimensionel, mærket datastruktur med kolonner, der kan indeholde forskellige typer værdier, såsom tal, strenge eller datoer. Dette format er særligt nyttigt til datamanipulation, -rensning og -analyse, hvilket gør det oplagt til at forberede data før visualisering. Ved at bruge DataFrames kan du hurtigt filtrere, aggregere og transformere dine data, hvilket effektiviserer processen med at skabe meningsfulde og interaktive diagrammer med Plotly Express.
123456789101112131415161718import pandas as pd import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Create a simple DataFrame data = { "Country": ["USA", "Canada", "Germany", "UK", "France"], "GDP": [21.43, 1.84, 3.86, 2.83, 2.72], "Population": [331, 38, 83, 67, 65] } df = pd.DataFrame(data) # Visualize the DataFrame using a scatter plot fig = px.scatter(df, x="GDP", y="Population", text="Country", title="GDP vs Population by Country") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Når du bruger Plotly Express sammen med en pandas DataFrame, registrerer Plotly automatisk kolonnenavnene og gør dem tilgængelige til brug som akser, farver, symboler og mere. Det betyder, at du blot kan henvise til en kolonne ved navn, når du angiver parametre som x, y eller color. Plotly Express håndterer kortlægningen af data for dig, hvilket gør visualiseringsprocessen både intuitiv og effektiv. For eksempel angiver du i den forrige kode x="GDP" og y="Population" for at få Plotly til at bruge disse kolonner til de respektive akser, og ved at inkludere text="Country" tilføjes landelabels til punkterne.
1234567891011121314151617181920import pandas as pd import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Sample sales data data = { "Region": ["North", "South", "East", "West", "North", "South", "East", "West"], "Salesperson": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve", "Frank", "Grace", "Heidi"], "Sales": [200, 150, 300, 250, 180, 170, 320, 260] } df = pd.DataFrame(data) # Group by region and sum sales grouped = df.groupby("Region", as_index=False)["Sales"].sum() # Plot total sales by region using a bar chart fig = px.bar(grouped, x="Region", y="Sales", title="Total Sales by Region") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
For at få mest muligt ud af integrationen mellem pandas og Plotly, bør alle datarensnings- og aggregeringstrin udføres i pandas, før DataFrame'en overføres til Plotly Express. Denne tilgang sikrer, at visualiseringerne er nøjagtige og lette at fortolke. Brug kolonnenavne direkte i funktionerne fra Plotly Express for at gøre koden læsbar og overskuelig. Som vist i eksemplerne giver gruppering og opsummering af data med pandas-metoder som groupby mulighed for at oprette diagrammer, der tydeligt fremhæver tendenser og sammenligninger. Ved at holde dataforberedelse og visualiseringsarbejdsgang tæt integreret med pandas og Plotly kan du effektivt oprette overbevisende, interaktive diagrammer til dine analyser.
Tak for dine kommentarer!
