python dataframe 数据可视化 plotly express 简单高效

2019/08/21 17:59
阅读数 417

dataframe可视化操作

pyplot express 示例


## 使用pyplot express
import plotly_express as px
fig = px.scatter(df_v1, x="ds", y="订单组数")
fig.update_yaxes(rangemode="tozero",tickformat='.')
fig.update_xaxes(tickangle=45, tickformat='%Y-%m-%d')
fig.show()

使用pyplot express 文档

Step1: 可直接加载dataframe数据框,x轴,y轴对应字段即可;

Step2: 可以使用fig.update_yaxes,fig.update_xaxes 更新布局,即更新ployly的layout;

重点说明:fig.update_yaxes,fig.update_xaxes 设置等价于 plotly的layout设置,分别设置X轴,y轴

详细layout布局设置请查询参考文档;

Mark:

Y轴禁用科学计数法:主要设置字段是:tickformat

X轴日期正常显示:主要设置字段也是:tickformat (string)

Y轴从0刻度显示或者自由显示 ;

import plotly.express as px
iris = px.data.iris()

fig = px.scatter(iris, x="sepal_width", y="sepal_length", facet_col="species")
fig.update_xaxes(rangemode="tozero"#从0显示
fig.update_yaxes(rangemode="tozero"#从0显示

fig.show()

X轴设置倾斜角度

import plotly.express as px
tips = px.data.tips()

fig = px.histogram(tips, x="sex", y="tip", histfunc='sum', facet_col='smoker')
fig.update_xaxes(tickangle=45, tickfont=dict(family='Rockwell', color='crimson', size=14))

fig.show()

参考文献:

[Plotly Express](https://plot.ly/python/plotly-express/ )

[Axes | plotly](https://plot.ly/python/axes/ )

[plotly.js chart attribute reference](https://plot.ly/javascript/reference/#layout-yaxis-tickformat )


本文分享自微信公众号 - SQL数据分析(dianwu_dw)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

展开阅读全文
打赏
0
0 收藏
分享
加载中
更多评论
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部