Trazado de gráficos usando el módulo plotly y cufflinks de Python

plotly es una biblioteca de Python que se utiliza para diseñar gráficos, especialmente gráficos interactivos. Puede trazar varios gráficos y cuadros como histograma, diagrama de barras, diagrama de caja, diagrama de dispersión y muchos más. Se utiliza principalmente en el análisis de datos, así como en el análisis financiero. plotly es una biblioteca de visualización interactiva.

cufflink se conecta gráficamente con pandas para crear gráficos y cuadros de marcos de datos directamente. la coropleta se usa para describir el trazado geográfico de EE. UU. choropleth se utiliza en el trazado de mapas del mundo y muchos más.

Tracemos diferentes tipos de diagramas como boxplot, spreadplot, etc. usando plotly y cufflinks.

Comando para instalar plotly:

pip install plotly 

Comando para instalar gemelos:

pip install cufflink

Código #1: Mostrar marco de datos

# import all necessary libraries
import pandas as pd
import numpy as np
  
% matplotlib inline
from plotly import __version__
import cufflinks as cf
  
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
  
# to get the connection
init_notebook_mode(connected = True)
  
# plotly also serves online,
# but we are using just a sample
cf.go_offline()
  
# creating dataframes
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns ='A B C D'.split())
  
df2 = pd.DataFrame({'Category':['A', 'B', 'C'], 'Values':[32, 43, 50]})
df2.head()

Salida:

 
Código #2: Gráfico Normal

# plotly function
df.iplot()

Salida:

 
Código #3: Diagrama de dispersión

# markers are made to point in the graph
df.iplot(kind ='scatter', x ='A', y ='B', mode ='markers')

Salida:

 
Código #4: Diagrama de caja

# boxplot
df.iplot(kind ='box')

Salida:

 
Código #5: Trazar marcos de datos

# creating dataframe with three axes
df3 = pd.DataFrame({'x':[1, 2, 3, 4, 5],
                    'y':[10, 20, 30, 20, 10],
                    'z':[5, 4, 3, 2, 1]})

Salida:

 
Código #6: Gráfico de superficie

# surface plot
# colorscale:red(rd), yellow(yl), blue(bu)
df3.iplot(kind ='surface', colorscale ='rdylbu')

Producción: