Нашарування кількох графіків

Вступ до візуалізації даних з Plotly у Python

Alex Scriven

Data Scientist

Що таке нашарування графіків?

Накладання кількох графіків в одному полі

Багатошаровий графік ВВП

Без окремих позицій у сітці
Використовуйте add_trace()

Без окремих позицій у сітці
Використовуйте add_trace()

Навіщо нашаровувати графіки?

Більше можливостей для налаштування
- Напр.: нашарування кількох лінійних графіків

Показ додаткових типів графіків

Використання різних типів, щоб привернути увагу

Тісне порівняння даних

Стовпчики + лінія: нашарований графік

Дозволяє бачити точні значення і загальний тренд в одному вигляді

Приклад багатошарового графіка

Нашарований графік зростання ВВП

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()

Багатошаровий графік ВВП

Додавання ще графіків

# Ті самі 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()

Багатошаровий графік ВВП

Додавання графіків пізніше

# Створіть із 2 фігур
layered_fig = Figure(data=[*bar_fig.data, *line_fig.data])

# Додайте останню лінію
layered_fig.add_trace(line_fig2.data[0])

Давайте потренуємось!

Вступ до візуалізації даних з Plotly у Python