Plotly - Dot Plots e tabella

Qui impareremo i diagrammi a punti e la funzione tabella in Plotly. In primo luogo, iniziamo con i diagrammi a punti.

Grafici a punti

Un diagramma a punti visualizza i punti su una scala molto semplice. È adatto solo per una piccola quantità di dati poiché un numero elevato di punti lo farà sembrare molto disordinato. I diagrammi a punti sono noti anche comeCleveland dot plots. Mostrano i cambiamenti tra due (o più) punti nel tempo o tra due (o più) condizioni.

I diagrammi a punti sono simili al grafico a barre orizzontali. Tuttavia, possono essere meno ingombri e consentire un più facile confronto tra le condizioni. La figura traccia una traccia a dispersione con l'attributo mode impostato su marker.

L'esempio seguente mostra il confronto del tasso di alfabetizzazione tra uomini e donne registrato in ogni censimento dopo l'indipendenza dell'India. Due tracce nel grafico rappresentano la percentuale di alfabetizzazione di uomini e donne in ciascun censimento dal 1951 al 2011.

from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
init_notebook_mode(connected = True)
census = [1951,1961,1971,1981,1991,2001, 2011]
x1 = [8.86, 15.35, 21.97, 29.76, 39.29, 53.67, 64.63]
x2 = [27.15, 40.40, 45.96, 56.38,64.13, 75.26, 80.88]
traceA = go.Scatter(
   x = x1,
   y = census,
   marker = dict(color = "crimson", size = 12),
   mode = "markers",
   name = "Women"
)
traceB = go.Scatter(
x = x2,
y = census,
marker = dict(color = "gold", size = 12),
mode = "markers",
name = "Men")
data = [traceA, traceB]
layout = go.Layout(
   title = "Trend in Literacy rate in Post independent India",
   xaxis_title = "percentage",
   yaxis_title = "census"
)
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

L'output sarebbe come mostrato di seguito -

Tabella in Plotly

L'oggetto Table di Plotly viene restituito da go.Table()funzione. La traccia della tabella è un oggetto grafico utile per la visualizzazione dettagliata dei dati in una griglia di righe e colonne. La tabella utilizza un ordine di colonna maggiore, ovvero la griglia è rappresentata come un vettore di vettori colonna.

Due parametri importanti di go.Table() funzione sono header che è la prima riga della tabella e cellsche formano il resto delle righe. Entrambi i parametri sono oggetti dizionario. L'attributo dei valori delle intestazioni è un elenco di intestazioni di colonna e un elenco di elenchi, ciascuno corrispondente a una riga.

Un'ulteriore personalizzazione dello stile viene eseguita da linecolor, fill_color, font e altri attributi.

Il codice seguente mostra la tabella dei punti della fase del girone all'italiana della Coppa del mondo di cricket 2019 recentemente conclusa.

trace = go.Table(
   header = dict(
      values = ['Teams','Mat','Won','Lost','Tied','NR','Pts','NRR'],
      line_color = 'gray',
      fill_color = 'lightskyblue',
      align = 'left'
   ),
   cells = dict(
      values = 
      [
         [
            'India',
            'Australia',
            'England',
            'New Zealand',
            'Pakistan',
            'Sri Lanka',
            'South Africa',
            'Bangladesh',
            'West Indies',
            'Afghanistan'
         ],
         [9,9,9,9,9,9,9,9,9,9],
         [7,7,6,5,5,3,3,3,2,0],
         [1,2,3,3,3,4,5,5,6,9],
         [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
         [1,0,0,1,1,2,1,1,1,0],
         [15,14,12,11,11,8,7,7,5,0],
         [0.809,0.868,1.152,0.175,-0.43,-0.919,-0.03,-0.41,-0.225,-1.322]
      ],
      line_color='gray',
      fill_color='lightcyan',
      align='left'
   )
)
data = [trace]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

L'output è come indicato di seguito -

I dati della tabella possono anche essere popolati dal dataframe di Pandas. Creiamo un file separato da virgole (points-table.csv) come di seguito -

Squadre	Stuoia	Ha vinto	Perduto	Legato	NR	Pts	NRR
India	9	7	1	0	1	15	0.809
Australia	9	7	2	0	0	14	0.868
Inghilterra	9	6	3	0	0	14	1.152
Nuova Zelanda	9	5	3	0	1	11	0.175
Pakistan	9	5	3	0	1	11	-0,43
Sri Lanka	9	3	4	0	2	8	-0,919
Sud Africa	9	3	5	0	1	7	-0.03
Bangladesh	9	3	5	0	1	7	-0,41

Teams,Matches,Won,Lost,Tie,NR,Points,NRR
India,9,7,1,0,1,15,0.809
Australia,9,7,2,0,0,14,0.868
England,9,6,3,0,0,12,1.152
New Zealand,9,5,3,0,1,11,0.175
Pakistan,9,5,3,0,1,11,-0.43
Sri Lanka,9,3,4,0,2,8,-0.919
South Africa,9,3,5,0,1,7,-0.03
Bangladesh,9,3,5,0,1,7,-0.41
West Indies,9,2,6,0,1,5,-0.225
Afghanistan,9,0,9,0,0,0,-1.322

Ora costruiamo un oggetto dataframe da questo file csv e lo usiamo per costruire la traccia della tabella come di seguito:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('point-table.csv')
trace = go.Table(
   header = dict(values = list(df.columns)),
   cells = dict(
      values = [
         df.Teams, 
         df.Matches, 
         df.Won, 
         df.Lost, 
         df.Tie, 
         df.NR, 
         df.Points, 
         df.NRR
      ]
   )
)
data = [trace]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)