plotly.figure_factory.create_bullet() en Python

La biblioteca Plotly de Python puede ser muy útil para la visualización de datos y la comprensión de los datos de manera simple y sencilla.

plotly.figure_factory.create_bullet

Este método se utiliza para crear gráficos de viñetas. Esta función puede tomar marcos de datos o una secuencia de diccionarios.

Sintaxis: plotly.figure_factory.create_bullet(datos, marcadores=Ninguno, medidas=Ninguno, rangos=Ninguno, subtítulos=Ninguno, títulos=Ninguno, orientación=’h’, **layout_options)

Parámetros:

data: ya sea una lista/tupla de diccionarios o un DataFrame de pandas.

marcadores: el nombre de la columna o la clave del diccionario para los marcadores en cada subparcela.

medidas:  esta barra suele representar la medida cuantitativa del rendimiento, normalmente una lista de dos valores [a, b] y son las barras azules en primer plano de cada subtrama de forma predeterminada.

Rangos: este parámetro suele ser una lista de 3 elementos [malo, correcto, bueno]. Corresponden a las barras grises en el fondo de cada gráfico.

subtítulos: el nombre de la columna o la clave del diccionario para el subtítulo de cada gráfico de subtrama. 

títulos ((str)): el nombre de la columna o la clave del diccionario para la etiqueta principal de cada gráfico de subtrama.

Ejemplo 1: 

import plotly.figure_factory as ff
  
  
data = [
  {"label": "revenue", 
   "sublabel": "us$, in thousands",
   "range": [150, 225, 300], 
   "performance": [220,270],
   "point": [250]},
    
  {"label": "Profit", 
   "sublabel": "%", 
   "range": [20, 25, 30],
   "performance": [21, 23], 
   "point": [26]},
    
  {"label": "Order Size", 
   "sublabel":"US$, average",
   "range": [350, 500, 600],
   "performance": [100,320],
   "point": [550]},
    
  {"label": "New Customers", 
   "sublabel": "count",
   "range": [1400, 2000, 2500],
   "performance": [1000, 1650],
   "point": [2100]},
    
  {"label": "Satisfaction", 
   "sublabel": "out of 5",
   "range": [3.5, 4.25, 5],
   "performance": [3.2, 4.7],
   "point": [4.4]}
]
  
fig = ff.create_bullet(
    data, titles='label',
    subtitles='sublabel', 
    markers='point',
    measures='performance',
    ranges='range', 
    orientation='h',
    title='my simple bullet chart'
)
  
fig.show()

Producción:

Ejemplo 2: uso de un marco de datos con colores

import plotly.figure_factory as ff
import pandas as pd
  
  
data = [
    {"title": "Revenue",
     "subtitle": "US$, in thousands",
     "ranges": [150, 225, 300],
     "measures":[220, 270],
     "markers":[250]},
  
    {"title": "Profit",
     "subtitle": "%",
     "ranges": [20, 25, 30],
     "measures":[21, 23],
     "markers":[26]},
      
    {"title": "Order Size",
     "subtitle": "US$, average", 
     "ranges": [350, 500, 600],
     "measures":[100, 320],
     "markers":[550]},
      
    {"title": "New Customers", 
     "subtitle": "count",
     "ranges": [1400, 2000, 2500],
     "measures":[1000, 1650], 
     "markers":[2100]},
      
    {"title": "Satisfaction", 
     "subtitle": "out of 5",
     "ranges": [3.5, 4.25, 5], 
     "measures":[3.2, 4.7],
     "markers":[4.4]}
]
  
fig = ff.create_bullet(
    data, titles='title', 
    markers='markers',
    measures='measures',
    orientation='v',
    measure_colors=['rgb(14, 52, 75)', 'rgb(31, 141, 127)'],
    scatter_options={'marker': {'symbol': 'circle'}},
  width=700)
  
fig.show()

Producción: