Plotly Integreren met Pandas DataFrames
Bij het werken met data in Python zijn pandas DataFrames een van de krachtigste en meest flexibele hulpmiddelen die beschikbaar zijn. Een DataFrame is een tweedimensionale, gelabelde datastructuur met kolommen die verschillende typen waarden kunnen bevatten, zoals getallen, tekst of datums. Dit formaat is bijzonder geschikt voor het manipuleren, opschonen en analyseren van data, waardoor het ideaal is voor het voorbereiden van gegevens voor visualisatie. Met DataFrames kun je snel data filteren, aggregeren en transformeren, wat het proces van het maken van betekenisvolle en interactieve grafieken met Plotly Express vereenvoudigt.
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))
Wanneer je Plotly Express gebruikt met een pandas DataFrame, detecteert Plotly automatisch de kolomnamen en stelt deze beschikbaar voor gebruik als assen, kleuren, symbolen en meer. Dit betekent dat je eenvoudig naar een kolom kunt verwijzen met de naam bij het specificeren van parameters zoals x, y of color. Plotly Express verzorgt de mapping van de data, waardoor het visualisatieproces zowel intuïtief als efficiënt verloopt. In het vorige voorbeeld geeft het specificeren van x="GDP" en y="Population" aan Plotly door om deze kolommen voor de respectievelijke assen te gebruiken, en door text="Country" toe te voegen worden de landnamen als labels aan de punten toegevoegd.
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))
Om optimaal gebruik te maken van de integratie tussen pandas en Plotly, voer altijd uw gegevensopschoning en aggregatiestappen uit binnen pandas voordat u de DataFrame doorgeeft aan Plotly Express. Deze aanpak zorgt ervoor dat uw visualisaties nauwkeurig en eenvoudig te interpreteren zijn. Gebruik kolomnamen direct in de functies van Plotly Express om uw code leesbaar en beknopt te houden. Zoals te zien is in de voorbeelden, maakt het groeperen en samenvatten van gegevens met pandas-methoden zoals groupby het mogelijk om grafieken te maken die trends en vergelijkingen duidelijk weergeven. Door uw workflow voor gegevensvoorbereiding en visualisatie nauw te integreren met pandas en Plotly, kunt u efficiënt overtuigende, interactieve grafieken maken voor uw analyses.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 11.11Plotly Integreren met Pandas DataFrames
Veeg om het menu te tonen
Bij het werken met data in Python zijn pandas DataFrames een van de krachtigste en meest flexibele hulpmiddelen die beschikbaar zijn. Een DataFrame is een tweedimensionale, gelabelde datastructuur met kolommen die verschillende typen waarden kunnen bevatten, zoals getallen, tekst of datums. Dit formaat is bijzonder geschikt voor het manipuleren, opschonen en analyseren van data, waardoor het ideaal is voor het voorbereiden van gegevens voor visualisatie. Met DataFrames kun je snel data filteren, aggregeren en transformeren, wat het proces van het maken van betekenisvolle en interactieve grafieken met Plotly Express vereenvoudigt.
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))
Wanneer je Plotly Express gebruikt met een pandas DataFrame, detecteert Plotly automatisch de kolomnamen en stelt deze beschikbaar voor gebruik als assen, kleuren, symbolen en meer. Dit betekent dat je eenvoudig naar een kolom kunt verwijzen met de naam bij het specificeren van parameters zoals x, y of color. Plotly Express verzorgt de mapping van de data, waardoor het visualisatieproces zowel intuïtief als efficiënt verloopt. In het vorige voorbeeld geeft het specificeren van x="GDP" en y="Population" aan Plotly door om deze kolommen voor de respectievelijke assen te gebruiken, en door text="Country" toe te voegen worden de landnamen als labels aan de punten toegevoegd.
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))
Om optimaal gebruik te maken van de integratie tussen pandas en Plotly, voer altijd uw gegevensopschoning en aggregatiestappen uit binnen pandas voordat u de DataFrame doorgeeft aan Plotly Express. Deze aanpak zorgt ervoor dat uw visualisaties nauwkeurig en eenvoudig te interpreteren zijn. Gebruik kolomnamen direct in de functies van Plotly Express om uw code leesbaar en beknopt te houden. Zoals te zien is in de voorbeelden, maakt het groeperen en samenvatten van gegevens met pandas-methoden zoals groupby het mogelijk om grafieken te maken die trends en vergelijkingen duidelijk weergeven. Door uw workflow voor gegevensvoorbereiding en visualisatie nauw te integreren met pandas en Plotly, kunt u efficiënt overtuigende, interactieve grafieken maken voor uw analyses.
Bedankt voor je feedback!
