Plotly Express란?
Plotly Express는 Python의 Plotly 라이브러리에서 간단하고 직관적인 데이터 시각화 기능을 제공하는 모듈입니다. 데이터를 시각화하는 과정을 최소화하며, 단 몇 줄의 코드로 강력한 대화형 그래프를 생성할 수 있습니다. 특히 pandas 데이터프레임과 원활히 연동되어 데이터 분석과 시각화를 빠르게 진행할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.
Plotly Express의 주요 특징
- 간단한 사용법: 단일 함수 호출로 대화형 그래프 생성.
- 자동 데이터 매핑: 컬럼 이름 기반으로 축, 색상, 크기 등 자동 할당.
- 다양한 차트 지원:
• Scatter Plot, Line Chart, Bar Chart
• Box Plot, Violin Plot, Histogram 등 - 대화형 기능:
• 줌, 팬, 호버링 정보 제공. - 스타일 커스터마이징: 색상, 크기, 레이아웃 등 쉽게 조정 가능.
Plotly Express 설치
Plotly 라이브러리를 설치하면 Plotly Express도 포함됩니다. 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:
pip install plotly
Plotly Express로 차트 만들기
1. 산점도 (Scatter Plot)
다음은 Plotly Express로 산점도를 그리는 예제입니다:
import plotly.express as px
import pandas as pd
# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
"id": [1, 2, 3, 4, 5],
"value": [10, 20, 25, 30, 35],
"category": ["A", "B", "A", "B", "A"]
})
# 산점도 생성
fig = px.scatter(df, x="id", y="value", color="category", title="산점도 예제")
fig.show()
2. 라인 차트 (Line Chart)
# 라인 차트 예제
fig = px.line(df, x="id", y="value", title="라인 차트 예제")
fig.show()
3. 히스토그램 (Histogram)
# 히스토그램 예제
fig = px.histogram(df, x="y", nbins=5, title="히스토그램 예제")
fig.show()
4. 바 차트 (Bar Chart)
# 바 차트 예제
fig = px.bar(df, x="category", y="value", title="바 차트 예제")
fig.show()
고급 기능 활용
1. 색상 및 크기 매핑
데이터의 다른 특성에 따라 색상과 크기를 매핑할 수 있습니다.
# 색상과 크기 매핑 예제
df["size"] = [15, 25, 35, 45, 55]
fig = px.scatter(df, x="x", y="y", color="category", size="size", title="색상 및 크기 매핑")
fig.show()
2. 애니메이션 차트
시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 애니메이션으로 표현할 수 있습니다.
# 샘플 데이터 생성
df = px.data.gapminder()
# 애니메이션 차트 생성
fig = px.scatter(
df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year",
size="pop", color="continent", hover_name="country",
log_x=True, size_max=60, title="GDP와 기대수명 관계"
)
fig.show()
Plotly Express의 장점
- 직관적이고 간단한 코드로 강력한 시각화 생성 가능.
- 대화형 그래프로 데이터 탐색 용이.
- 풍부한 스타일링 옵션 제공.
- pandas, numpy 등과의 강력한 호환성.
결론
Plotly Express는 데이터 분석 및 시각화 작업을 단순화하면서도 강력한 대화형 기능을 제공하는 도구입니다. 데이터 이해와 의사결정을 돕는 시각화가 필요하다면, Plotly Express를 활용해보세요!
위 코드를 직접 실행하며 다양한 차트를 만들어 보는 것이 Plotly Express를 익히는 가장 좋은 방법입니다.