플로틀리(Plotly) - Scatter Plot 그리기 02
Python 시각화 라이브러리 plotly의 express를 이용해서 Scatter Plot을 그려보겠습니다.
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설치
분석 환경에 맞게 아래 방법 중 하나를 선택하여 plotly를 설치합니다.
conda install plotly
pip install plotly
라이브러리 임포트
import chart_studio
chart_studio.tools.set_credentials_file(username='username', api_key='api_key')
import chart_studio.plotly as py
import plotly.express as px
매우 직관적인 Scatter Plot
팩트풀니스 책에 소개된 그래프도 그릴 수 있습니다. X축은 소득(1인당 GDP), Y축은 기대수명입니다. 개별 데이터 포인트 즉, 원은 국가를 의미하고, 원의 크기는 해당 국가의 인구 수를 표현하고 있습니다. 컬러는 해당 국가가 속한 대륙을 의미합니다. 한 눈에 여러 정보를 파악하기 쉽습니다.
df = px.data.gapminder()
df.head()
| country | continent | year | lifeExp | pop | gdpPercap | iso_alpha | iso_num | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Afghanistan | Asia | 1952 | 28.801 | 8425333 | 779.445314 | AFG | 4 |
| 1 | Afghanistan | Asia | 1957 | 30.332 | 9240934 | 820.853030 | AFG | 4 |
| 2 | Afghanistan | Asia | 1962 | 31.997 | 10267083 | 853.100710 | AFG | 4 |
| 3 | Afghanistan | Asia | 1967 | 34.020 | 11537966 | 836.197138 | AFG | 4 |
| 4 | Afghanistan | Asia | 1972 | 36.088 | 13079460 | 739.981106 | AFG | 4 |
fig = px.scatter(df.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent",
hover_name="country", log_x=True, size_max=60)
py.iplot(fig)
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