一文搞懂Plotly中柱状图bar用法技巧

一文搞懂Plotly中柱状图bar用法技巧

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/lov1993/article/details/140661187

1. 基本介绍

柱状图是一种常用的数据可视化手段，用于展示不同类别的数据对比。Plotly是一个强大的图表库，它可以创建交互式的柱状图，允许用户通过悬停、点击等操作来探索数据。

2. 画图实践

2.1 数据准备

我们准备的数据格式如下所示：

import plotly.graph_objs as go
import chart_studio.plotly as py
import cufflinks
import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
from plotly.offline import iplot

pd.options.display.max_columns = 30
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
cufflinks.go_offline()
cufflinks.set_config_file(world_readable=True, theme="pearl")

data = {
    'user_id': [565283, 312117, 253828, 776488, 884522, 502737, 986023, 103840, 397937, 1986, 784120, 865508],
    'item_id': [1691396, 4381601, 5082804, 5048431, 1649923, 4275081, 4355178, 3793189, 3642490, 1400268, 5019683, 2359495],
    'category': [903809, 982926, 2885642, 4801426, 4145813, 600175, 3898483, 317735, 2520377, 2520377, 4145813, 982926],
    'behavior': ['pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv', 'pv'],
    'time': [1512116234, 1511829760, 1512228469, 1512302885, 1511870178, 1511701857, 1511707644, 1511961741, 1512289398, 1511693349, 1512089120, 1511685415],
    'date': ['2017-12-01', '2017-11-28', '2017-12-02', '2017-12-03', '2017-11-28', '2017-11-26', '2017-11-26', '2017-11-29', '2017-12-03', '2017-11-26', '2017-12-01', '2017-11-26'],
    'hour': [16, 8, 23, 20, 19, 21, 22, 21, 16, 18, 8, 16]
}
df = pd.DataFrame(data)

2.2 画图实践

我们根据上述的数据画出不同种类的统计柱状图，具体的代码如下所示：

data_item_oper.iplot(x='buy_counts',
    y='item_count',
    kind='bar',
    mode="lines+markers",
    opacity=0.5,
    size=8,
    symbol=1,
    xTitle="item种类",
    yTitle="count",
    title=go.layout.Title(text="不同种类的行为次数" ,x=0.5)
)

如果数据是两列，则可以用如下的方法：

data = {
    'published_date': ['2017-06-30', '2017-07-31', '2017-08-31', '2017-09-30', '2017-10-31'],
    'views': [463.666667, 5521.333333, 6242.800000, 2113.000000, np.nan],
    'reads': [112.333333, 1207.166667, 993.700000, 279.000000, np.nan]
}
df = pd.DataFrame(data).set_index('published_date')

df.iplot(
    kind='bar',
    xTitle='Date',
    yTitle='Average',
    title='Monthly Average Views and Reads')

3. 注意事项

• 使用go.Bar可以创建柱状图，其中x参数表示类别，y参数表示数值。
• update_layout方法用于定制图表的布局，包括标题、轴标签和模板。
• Plotly图表默认在网页中显示，可以进行缩放、拖动等交互操作。
• 在展示大量类别时，可能需要调整图表的尺寸或字体大小，以确保所有信息都清晰可见。

4. 总结

Plotly的柱状图为数据的可视化提供了一种直观且交互性强的方式。通过本博客的代码示例，我们学习了如何使用Plotly绘制柱状图，并定制图表的样式和布局。希望这篇博客能够帮助你更好地利用Plotly进行数据可视化，使你的数据展示更加生动和有趣。