Integração do Plotly com DataFrames do Pandas
Ao trabalhar com dados em Python, DataFrames do pandas são uma das ferramentas mais poderosas e flexíveis disponíveis. Um DataFrame é uma estrutura de dados bidimensional e rotulada, com colunas que podem conter diferentes tipos de valores, como números, strings ou datas. Esse formato é especialmente útil para manipulação, limpeza e análise de dados, tornando-se ideal para preparar dados antes da visualização. Utilizando DataFrames, é possível filtrar, agregar e transformar dados rapidamente, o que facilita o processo de criação de gráficos interativos e significativos com o 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))
Ao utilizar o Plotly Express com um DataFrame do pandas, o Plotly detecta automaticamente os nomes das colunas e os disponibiliza para uso como eixos, cores, símbolos e outros. Isso significa que é possível simplesmente referenciar uma coluna pelo seu nome ao especificar parâmetros como x, y ou color. O Plotly Express se encarrega de mapear os dados, tornando o processo de visualização tanto intuitivo quanto eficiente. Por exemplo, no código anterior, ao especificar x="GDP" e y="Population", o Plotly utiliza essas colunas para os respectivos eixos, e ao incluir text="Country", adiciona rótulos de país aos pontos.
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))
Para aproveitar ao máximo a integração entre pandas e Plotly, sempre realize as etapas de limpeza e agregação de dados dentro do pandas antes de passar o DataFrame para o Plotly Express. Essa abordagem garante que suas visualizações sejam precisas e fáceis de interpretar. Utilize os nomes das colunas diretamente nas funções do Plotly Express para manter seu código legível e conciso. Como visto nos exemplos, agrupar e resumir dados com métodos do pandas, como groupby, permite criar gráficos que destacam tendências e comparações de forma clara. Manter o fluxo de preparação de dados e visualização integrado com pandas e Plotly auxilia na criação eficiente de gráficos interativos e atrativos para suas análises.
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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))
Ao utilizar o Plotly Express com um DataFrame do pandas, o Plotly detecta automaticamente os nomes das colunas e os disponibiliza para uso como eixos, cores, símbolos e outros. Isso significa que é possível simplesmente referenciar uma coluna pelo seu nome ao especificar parâmetros como x, y ou color. O Plotly Express se encarrega de mapear os dados, tornando o processo de visualização tanto intuitivo quanto eficiente. Por exemplo, no código anterior, ao especificar x="GDP" e y="Population", o Plotly utiliza essas colunas para os respectivos eixos, e ao incluir text="Country", adiciona rótulos de país aos pontos.
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))
Para aproveitar ao máximo a integração entre pandas e Plotly, sempre realize as etapas de limpeza e agregação de dados dentro do pandas antes de passar o DataFrame para o Plotly Express. Essa abordagem garante que suas visualizações sejam precisas e fáceis de interpretar. Utilize os nomes das colunas diretamente nas funções do Plotly Express para manter seu código legível e conciso. Como visto nos exemplos, agrupar e resumir dados com métodos do pandas, como groupby, permite criar gráficos que destacam tendências e comparações de forma clara. Manter o fluxo de preparação de dados e visualização integrado com pandas e Plotly auxilia na criação eficiente de gráficos interativos e atrativos para suas análises.
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