Python+Plotly绘制精美的数据分析图

下面分为以下几个步骤讲解Python+Plotly绘制精美的数据分析图的完整攻略。

步骤一：安装Plotly

Plotly是一个用于制作交互式数据可视化的Python库。在终端输入以下命令即可安装最新版本的Plotly：

pip install plotly

步骤二：导入Plotly和Pandas库

在Python中导入Plotly和Pandas库：

import plotly.express as px
import pandas as pd

步骤三：创建一个数据框

在Python的Pandas库中创建一个数据框，使用一个示例数据：

data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
        'Sales': [32, 55, 28, 61, 45],
        'Expenses': [29, 33, 28, 42, 51]}

df = pd.DataFrame(data)

步骤四：用Plotly绘制数据图

使用Python的Plotly库绘制交互式数据图：

fig = px.line(df, x="Year", y=["Sales", "Expenses"])
fig.show()

以上代码将创建一个折线图来显示数据框中的“销售额”和“费用”。

以下是第二个示例，使用Python的Plotly库绘制交互式散点图。

首先，我们使用Pandas库创建一个数据框：

data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
        'Sales': [32, 55, 28, 61, 45],
        'Expenses': [29, 33, 28, 42, 51],
        'Profit':[3, 22, 0, 19, -6]}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用Plotly库中的scatter函数创建一个散点图：

fig = px.scatter(df, x="Sales", y="Expenses", color="Year", size="Profit")
fig.show()

以上代码将创建一个散点图来展示“销售额”与“费用”的关系，并使用颜色来区分每年的数据点，使用大小来表示“利润”的大小。

通过学习这两个示例，你可以了解到如何使用Python和Plotly库来创建强大的交互式数据图。