Boutons de période

Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

Alex Scriven

Data Scientist

Qu'est-ce qu'un bouton de période ?

 

  • Permettent de filtrer/zoomer les graphiques linéaires
    • 1D = dernières 24 h
    • 1M = dernier mois
    • 1Y = dernière année
    • YTD = depuis le début de l'année

 

Boutons Yahoo Finance

Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

Boutons de période dans Plotly

 

Un dictionnaire avec quelques clés :

  • label = texte sur le bouton
  • count = nombre de step à appliquer au clic
  • step = unité de temps ('month', 'year', 'day')
  • stepmode = 'backward' ou 'todate'
    • 'backward' = recule directement du nombre de count
    • 'todate' = comme 'backward', mais arrondi au début de la période complète suivante
Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

« backward » vs « todate »

 

  • Jeu de données finissant le 20 octobre et bouton 6 mois (count=6, step='month') :
    • stepmode='backward' zoome depuis le 20 avril (6 mois en arrière)
    • stepmode='todate' zoome depuis le 1er mai (début du mois suivant le 20 avril)
Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

Exemple : précipitations à Sydney

 

  • Les boutons se définissent comme une liste de dictionnaires
date_buttons = [
{'count': 6, 'step': "month", 'stepmode': "todate", 'label': "6MTD"},

{'count': 14, 'step': "day", 'stepmode': "todate", 'label': "2WTD"} ]
Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

Ajouter des boutons de période

fig = px.line(data_frame=rain, x='Date', 
        y='Rainfall', 
        title="Rainfall (mm) in Sydney")

fig.update_layout(dict( xaxis=dict( rangeselector=dict(buttons=date_buttons) ))) fig.show()

graphique linéaire avec boutons

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Cliquer sur nos boutons de période

 

En cliquant sur 2WTD :

Pluie : dernières deux semaines

 

En cliquant sur 6MTD :

Pluie : derniers 6 mois

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Passons à la pratique !

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