Gráfico de barras usando Plotly en Python

Plotly es una biblioteca de Python que se utiliza para diseñar gráficos, especialmente gráficos interactivos. Puede trazar varios gráficos y tablas 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. 

Gráfico de barras 

En un gráfico de barras, las categorías de datos se muestran en el eje vertical y los valores de los datos se muestran en el eje horizontal. Las etiquetas son más fáciles de mostrar y con un gran conjunto de datos impulsan a trabajar mejor en un diseño estrecho, como la vista móvil. 

Sintaxis: plotly.express.bar(data_frame=Ninguno, x=Ninguno, y=Ninguno, color=Ninguno, facet_row=Ninguno, facet_col=Ninguno, facet_col_wrap=0, hover_name=Ninguno, hover_data=Ninguno, custom_data=Ninguno, text= Ninguno, error_x=Ninguno, error_x_minus=Ninguno, error_y=Ninguno, error_y_minus=Ninguno, animation_frame=Ninguno, animation_group=Ninguno, category_orders={}, label={}, color_discrete_sequence=Ninguno, color_discrete_map={}, color_continuous_scale=Ninguno, range_color =Ninguno, color_continuous_midpoint=Ninguno, opacidad=Ninguno, orientación=Ninguno, modo de barra=’relativo’, log_x=Falso, log_y=Falso, rango_x=Ninguno, rango_y=Ninguno, título=Ninguno, plantilla=Ninguno, ancho=Ninguno, alto =Ninguno)

Parámetros:

Gráfico de barras con Plotly Express

En este ejemplo, vamos a utilizar Plotly express para trazar un gráfico de barras.

import plotly.express as px
import numpy
 
# creating random data through randomint
# function of numpy.random
np.random.seed(42)
   
random_x= np.random.randint(1, 101, 100)
random_y= np.random.randint(1, 101, 100)
 
fig = px.bar(random_x, y = random_y)
fig.show()

 Producción:

Gráfico de barras con datos de formato largo y ancho

Ejemplo 1: En este ejemplo, usaremos el conjunto de datos del iris y lo convertiremos en el marco de datos para trazar el gráfico de barras.

import plotly.express as px
 
df = px.data.iris()
 
fig = px.bar(df, x = "sepal_width", y = "sepal_length")
fig.show()

 Producción:

Ejemplo 2: En este ejemplo, veremos datos de formato largo. los datos de formato largo tienen una fila por observación y una columna por variable. Esto es adecuado para almacenar y mostrar datos multivariados, es decir, con dimensiones superiores a 2. Este formato a veces se denomina «ordenado».

import plotly.express as px
long_df = px.data.medals_long()
 
fig = px.bar(long_df, x = "nation", y = "count",
             color = "medal", title = "Long-Form Input")
fig.show()

Producción:

Ejemplo 3: En este ejemplo, veremos datos de ancho. los datos de formato ancho tienen una fila por valor de una de las primeras variables y una columna por valor de la segunda variable. Esto es adecuado para almacenar y mostrar datos bidimensionales.

import plotly.express as px
df = px.data.medals_wide()
 
fig = px.bar(df, x="nation",
             y=["gold", "silver", "bronze"],
             title="Wide Form Data")
fig.show()

Producción:

Mostrando subparcelas facetadas

En plotly, para crear las subparcelas con facetas, se utiliza el argumento facet_row, donde diferentes valores corresponden a diferentes filas de las columnas del marco de datos.

Ejemplo:

import plotly.express as px
 
df = px.data.iris()
 
fig = px.bar(df, x="sepal_width", y="sepal_length",
             color="species", barmode="group",
             facet_row="species", facet_col="species_id")
 
fig.show()

 Producción:

Personalización de gráficos de barras

Mediante el uso de argumentos de palabras clave, el modo de barra se puede personalizar. Veamos los ejemplos que se dan a continuación:

Ejemplo 1: En este ejemplo, la barra se personaliza según los atributos de color. 

import plotly.express as px
 
df = px.data.iris()
 
fig = px.bar(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()

 Producción:

Ejemplo 2: En este ejemplo, usaremos barmode = “group”.

import plotly.express as px
 
df = px.data.iris()
 
fig = px.bar(df, x="sepal_width", y="sepal_length",
             color="species", barmode = 'group')
fig.show()

Producción:

Ejemplo 3: Aquí, usaremos “superposición” Con “superposición”, las barras se superponen con otra. Aquí vemos fácilmente “opacidad” para ver múltiples barras.

import plotly.express as px
 
df = px.data.iris()
 
fig = px.bar(df, x="sepal_width", y="sepal_length",
             color="species", barmode='overlay')
fig.show()

Producción: