[Python]Plotly - Basic Chart 만들기(Line chart)

Plotly Express의 px.line을 활용한 2차원 상의 line chart를 만들어보겠습니다.

 

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title='Life expectancy in Canada')
fig.show()

 

Column별로 색을 구별해줄 수도 있고, 마커도 표시 가능합니다.

df = px.data.gapminder().query("continent=='Oceania'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", color='country', markers=True)
fig.show()

 

 

전 장에 배웠던 산점도 그래프를 연결 시켜서 선 그래프로 만들어 낼 수도 있습니다.

df = px.data.gapminder().query("country in ['Canada', 'Botswana']")

fig = px.line(df, x="lifeExp", y="gdpPercap", color="country", text="year")
fig.update_traces(textposition="bottom right")
fig.show()

 

 

또한 날짜를 자동 정렬해주기 때문에 시계열 데이터를 불러와 그래프로 만들기 편리합니다.

 

df = px.data.stocks()
fig = px.line(df, x='date', y="GOOG")
fig.show()

 

 

아래와 같이 주석과 레이블을 포함시킬 수 있습니다.

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

title = 'Main Source for News'
labels = ['Television', 'Newspaper', 'Internet', 'Radio']
colors = ['rgb(67,67,67)', 'rgb(115,115,115)', 'rgb(49,130,189)', 'rgb(189,189,189)']

mode_size = [8, 8, 12, 8]
line_size = [2, 2, 4, 2]

x_data = np.vstack((np.arange(2001, 2014),)*4)

y_data = np.array([
    [74, 82, 80, 74, 73, 72, 74, 70, 70, 66, 66, 69],
    [45, 42, 50, 46, 36, 36, 34, 35, 32, 31, 31, 28],
    [13, 14, 20, 24, 20, 24, 24, 40, 35, 41, 43, 50],
    [18, 21, 18, 21, 16, 14, 13, 18, 17, 16, 19, 23],
])

fig = go.Figure()

for i in range(0, 4):
    fig.add_trace(go.Scatter(x=x_data[i], y=y_data[i], mode='lines',
        name=labels[i],
        line=dict(color=colors[i], width=line_size[i]),
        connectgaps=True,
    ))

    # endpoints
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[x_data[i][0], x_data[i][-1]],
        y=[y_data[i][0], y_data[i][-1]],
        mode='markers',
        marker=dict(color=colors[i], size=mode_size[i])
    ))

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        showline=True,
        showgrid=False,
        showticklabels=True,
        linecolor='rgb(204, 204, 204)',
        linewidth=2,
        ticks='outside',
        tickfont=dict(
            family='Arial',
            size=12,
            color='rgb(82, 82, 82)',
        ),
    ),
    yaxis=dict(
        showgrid=False,
        zeroline=False,
        showline=False,
        showticklabels=False,
    ),
    autosize=False,
    margin=dict(
        autoexpand=False,
        l=100,
        r=20,
        t=110,
    ),
    showlegend=False,
    plot_bgcolor='white'
)

annotations = []

# Adding labels
for y_trace, label, color in zip(y_data, labels, colors):
    # labeling the left_side of the plot
    annotations.append(dict(xref='paper', x=0.05, y=y_trace[0],
                                  xanchor='right', yanchor='middle',
                                  text=label + ' {}%'.format(y_trace[0]),
                                  font=dict(family='Arial',
                                            size=16),
                                  showarrow=False))
    # labeling the right_side of the plot
    annotations.append(dict(xref='paper', x=0.95, y=y_trace[11],
                                  xanchor='left', yanchor='middle',
                                  text='{}%'.format(y_trace[11]),
                                  font=dict(family='Arial',
                                            size=16),
                                  showarrow=False))
# Title
annotations.append(dict(xref='paper', yref='paper', x=0.0, y=1.05,
                              xanchor='left', yanchor='bottom',
                              text='Main Source for News',
                              font=dict(family='Arial',
                                        size=30,
                                        color='rgb(37,37,37)'),
                              showarrow=False))
# Source
annotations.append(dict(xref='paper', yref='paper', x=0.5, y=-0.1,
                              xanchor='center', yanchor='top',
                              text='Source: PewResearch Center & ' +
                                   'Storytelling with data',
                              font=dict(family='Arial',
                                        size=12,
                                        color='rgb(150,150,150)'),
                              showarrow=False))

fig.update_layout(annotations=annotations)

fig.show()