[plotly]pie 그래프 그리기

plotly의 pie를 이용해서 그래프를 그려보겠습니다.

 

라이브러리를 import 하고 기본 제공 데이터중 gapminder를 load 했습니다.

gapminder에는 국가별 기대수명 데이터가 들어 있습니다.

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()
df.head()

 

기본 그래프를 그리는 방식은 data_frame지정, names, values 지정하면 되고,

마지막에 fig.show()를 넣어주면 그래프가 표시됩니다.

대륙별 인구 비율을 그래프로 그려보겠습니다.

fig=px.pie(data_frame=df, names='continent', values='pop')
fig.show()

 

color_discrete_sequence에서 색상 구성을 px.colors.sequential.RdBu로 변경해보겠습니다.

fig=px.pie(data_frame=df, names='continent', values='pop', \ 
	color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)
fig.show()

title 및 width, height를 변경해보겠습니다.

fig=px.pie(data_frame=df, names='continent', values='pop', \
    title='대륙별 인구 비율',  width=800, height=400)
fig.show()

그래프 제목이 추가되었고, 그래프는 800, 400으로 사이즈가 축소되었습니다.

 

 

 

반응형

 

 

 

facet 옵션은 그래프를 여러 개로 나눌 때 사용합니다.

facet_col, facet_row, facet_col_wrap이 있는데 

facet_col은 column 방향으로 그래프를 나누고, facet_row는 rows방향으로,

facet_col은 그래프를 나눌 때 column방향의 개수를 지정할 수 있습니다.

names=country, values=pop, facet_col=year, facet_col_wrap=4로 지정하겠습니다.

fig=px.pie(data_frame=df, names='continent', values='pop', \
    title='연도별 대륙 인구 비율', facet_col='year',facet_col_wrap=4)

fig.show()

 

 

마지막으로 opacity 투명도를 변경해 보겠습니다.

0~1 사이의 숫자를 지정할 수 있습니다.

fig=px.pie(data_frame=df, names='continent', values='pop', \
    title='연도별 대륙 인구 비율', facet_col='year',facet_col_wrap=4, 
          opacity=0.5)

fig.show()

투명하게 변경이 되었습니다.

 

 

위에서 지정했던 색상 구성을 변경하는 방법은 아래에서 참고 가능합니다.

https://yenpa.tistory.com/60

[plotly] color_discrete_sequence (color palette 변경)

 

 

이상으로 plotly의 pie를 이용해서 그래프를 그려봤습니다.