Aprenda Introdução ao Plotly Express

Plotly Express é uma parte poderosa e fácil de usar da biblioteca Plotly, projetada para ajudar na criação de gráficos interativos com apenas algumas linhas de código. Como uma interface de alto nível, o Plotly Express simplifica o processo de construção de visualizações ao lidar com grande parte da complexidade subjacente. É possível gerar rapidamente diversos tipos de gráficos, incluindo gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de área, gráficos de pizza e outros. Isso torna o Plotly Express uma excelente escolha para explorar dados visualmente ou compartilhar gráficos interativos sem gastar muito tempo na configuração. Sua sintaxe é intuitiva e é fácil alternar entre tipos de gráficos apenas mudando o nome da função, enquanto a maioria dos parâmetros permanece igual.


              123456789101112
            
import plotly.express as px
from IPython.display import display, HTML

# Prepare toy data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 14]

# Create a simple scatter plot
fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Simple Scatter Plot")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))

Para entender como esse gráfico de dispersão é criado, comece importando o módulo plotly.express como px. Em seguida, prepare os dados que deseja visualizar; aqui, duas listas Python, x e y, representam as coordenadas dos pontos. A função px.scatter é chamada com essas listas como argumentos, juntamente com o parâmetro opcional title para o gráfico. Essa função retorna um objeto figura, que pode ser exibido utilizando o método show(). Com apenas algumas linhas, é possível obter um gráfico interativo que permite aplicar zoom, mover e passar o mouse para obter mais detalhes.


              123456789101112131415161718
            
import plotly.express as px
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML

# Prepare data as a dictionary
data = {
    "Fruits": ["Apple", "Banana", "Orange", "Grape"],
    "Quantity": [10, 15, 7, 12]
}

# Convert dictionary to a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Create a bar chart
fig = px.bar(df, x="Fruits", y="Quantity", title="Fruit Quantities")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))

Alternar entre diferentes tipos de gráficos no Plotly Express é tão simples quanto mudar o nome da função. Por exemplo, para criar um gráfico de barras em vez de um gráfico de dispersão, utilize px.bar() em vez de px.scatter(). Os parâmetros para especificar os dados permanecem consistentes: ainda é necessário fornecer a fonte de dados e os nomes das colunas ou listas de dados para os eixos. Essa consistência facilita a experimentação com várias visualizações—basta trocar a função do gráfico mantendo a estrutura dos dados e os nomes dos parâmetros iguais.

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Seção 1. Capítulo 2

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import plotly.express as px
from IPython.display import display, HTML

# Prepare toy data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 14]

# Create a simple scatter plot
fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Simple Scatter Plot")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))


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import plotly.express as px
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML

# Prepare data as a dictionary
data = {
    "Fruits": ["Apple", "Banana", "Orange", "Grape"],
    "Quantity": [10, 15, 7, 12]
}

# Convert dictionary to a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Create a bar chart
fig = px.bar(df, x="Fruits", y="Quantity", title="Fruit Quantities")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))

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