Nakładanie wielu wykresów

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Plotly w Pythonie

Alex Scriven

Data Scientist

Czym jest nakładanie wykresów?

Nakładanie kilku wykresów na jeden

Wykres warstwowy PKB

Bez oddzielnych pozycji siatki
Użyj add_trace()

Bez oddzielnych pozycji siatki
Użyj add_trace()

Po co nakładać wykresy?

Większe możliwości dostosowania
- Przykład: nakładanie wielu wykresów liniowych

Wyświetlanie uzupełniających typów wykresów

Kierowanie uwagi za pomocą różnych typów wykresów

Dokładne porównywanie danych

Wykres słupkowy + liniowy (warstwowy)

Umożliwia porównanie dokładnych wartości i ogólnego trendu w jednym widoku

Przykład wykresu warstwowego

Wykres warstwowy wzrostu PKB

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()

Wykres warstwowy PKB

Dodawanie kolejnych wykresów

# Code the same bar_fig, line_fig
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()

Wykres warstwowy PKB

Dodawanie wykresów później

# Create with 2 figures
layered_fig = Figure(data=[*bar_fig.data, *line_fig.data])

# Add last line
layered_fig.add_trace(line_fig2.data[0])

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Plotly w Pythonie