Integrering av Plotly med Pandas DataFrames
Ved arbeid med data i Python er pandas DataFrames et av de mest kraftfulle og fleksible verktøyene du kan bruke. En DataFrame er en todimensjonal, merket datastruktur med kolonner som kan inneholde ulike typer verdier, som tall, tekst eller datoer. Dette formatet er spesielt nyttig for datamanipulering, rensing og analyse, og gjør det naturlig å forberede data før visualisering. Ved å bruke DataFrames kan du raskt filtrere, aggregere og transformere dataene dine, noe som effektiviserer prosessen med å lage meningsfulle 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 bruker Plotly Express sammen med en pandas DataFrame, oppdager Plotly automatisk kolonnenavnene og gjør dem tilgjengelige for bruk som akser, farger, symboler og mer. Dette betyr at du enkelt kan referere til en kolonne ved navn når du angir parametere som x, y eller color. Plotly Express håndterer datatilordningen for deg, noe som gjør visualiseringsprosessen både intuitiv og effektiv. For eksempel, i koden ovenfor, angir x="GDP" og y="Population" at Plotly skal bruke disse kolonnene for de respektive aksene, og ved å inkludere text="Country" legges landsnavn til punktene.
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 å få mest mulig ut av integrasjonen mellom pandas og Plotly, bør du alltid utføre datarensing og aggregering i pandas før du sender DataFrame-en til Plotly Express. Denne tilnærmingen sikrer at visualiseringene dine er nøyaktige og enkle å tolke. Bruk kolonnenavn direkte i funksjonene til Plotly Express for å holde koden lesbar og konsis. Som vist i eksemplene, gir gruppering og oppsummering av data med pandas-metoder som groupby deg mulighet til å lage diagrammer som tydelig fremhever trender og sammenligninger. Ved å holde dataforberedelse og visualisering tett integrert med pandas og Plotly, kan du effektivt lage engasjerende, interaktive diagrammer for analysene dine.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 11.11Integrering av Plotly med Pandas DataFrames
Sveip for å vise menyen
Ved arbeid med data i Python er pandas DataFrames et av de mest kraftfulle og fleksible verktøyene du kan bruke. En DataFrame er en todimensjonal, merket datastruktur med kolonner som kan inneholde ulike typer verdier, som tall, tekst eller datoer. Dette formatet er spesielt nyttig for datamanipulering, rensing og analyse, og gjør det naturlig å forberede data før visualisering. Ved å bruke DataFrames kan du raskt filtrere, aggregere og transformere dataene dine, noe som effektiviserer prosessen med å lage meningsfulle 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 bruker Plotly Express sammen med en pandas DataFrame, oppdager Plotly automatisk kolonnenavnene og gjør dem tilgjengelige for bruk som akser, farger, symboler og mer. Dette betyr at du enkelt kan referere til en kolonne ved navn når du angir parametere som x, y eller color. Plotly Express håndterer datatilordningen for deg, noe som gjør visualiseringsprosessen både intuitiv og effektiv. For eksempel, i koden ovenfor, angir x="GDP" og y="Population" at Plotly skal bruke disse kolonnene for de respektive aksene, og ved å inkludere text="Country" legges landsnavn til punktene.
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 å få mest mulig ut av integrasjonen mellom pandas og Plotly, bør du alltid utføre datarensing og aggregering i pandas før du sender DataFrame-en til Plotly Express. Denne tilnærmingen sikrer at visualiseringene dine er nøyaktige og enkle å tolke. Bruk kolonnenavn direkte i funksjonene til Plotly Express for å holde koden lesbar og konsis. Som vist i eksemplene, gir gruppering og oppsummering av data med pandas-metoder som groupby deg mulighet til å lage diagrammer som tydelig fremhever trender og sammenligninger. Ved å holde dataforberedelse og visualisering tett integrert med pandas og Plotly, kan du effektivt lage engasjerende, interaktive diagrammer for analysene dine.
Takk for tilbakemeldingene dine!
