複数プロットのレイヤー化

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

Alex Scriven

Data Scientist

レイヤー化とは？

同一プロット上に複数を重ねる

GDP のレイヤー化プロット

別のグリッド位置は不要
add_trace() を使用

別のグリッド位置は不要
add_trace() を使用

なぜレイヤー化するか

さらに柔軟にカスタマイズ可能
- 例: 複数の折れ線を重ねる

補完的な種類を併用して表示

種類を変えて注目点を誘導

近接した比較ができる

棒＋線のレイヤー化プロット

個別の値と全体傾向を同時に比較できる

レイヤー化プロット例

GDP 成長のレイヤー化プロット

from plotly.graph_objects import Figure

layered_fig = Figure()

bar_fig = px.bar(df, x='Date'
      , y='Quarterly Growth (%)')

line_fig = px.line(df, x='Date'
      , y='Rolling YTD Growth (%)'
      , color_discrete_sequence=['red'])

layered_fig = Figure(data=
   [*bar_fig.data, *line_fig.data])
layered_fig.show()

GDP のレイヤー化プロット

さらにプロットを追加

# 同じ bar_fig, line_fig を作成
line_fig2 = px.line(df, x='Date'
    , y='OECD Average GDP Growth (%)'
    , color_discrete_sequence=['green'])

layered_fig = Figure(data=
   [*bar_fig.data
    , *line_fig.data, *line_fig2.data])
layered_fig.show()

GDP のレイヤー化プロット

後からプロットを追加

# 2 つの図で作成
layered_fig = Figure(data=[*bar_fig.data, *line_fig.data])

# 最後の線を追加
layered_fig.add_trace(line_fig2.data[0])

Passons à la pratique !

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