Plotly 简明教程

Plotly with Pandas and Cufflinks

Pandas 是 Python 中一个非常流行的数据分析库。它也有自己的绘图函数支持。但是，Pandas 绘图没有提供可视化交互性。值得庆幸的是，使用 Pandas dataframe 对象可以构建 plotly 的交互式动态绘图。

我们从简单列表对象构建一个数据框开始。

data = [['Ravi',21,67],['Kiran',24,61],['Anita',18,46],['Smita',20,78],['Sunil',17,90]]
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','age','marks'],dtype = float)

数据框列用作图形对象追踪的 x 和 y 属性的数据值。这里，我们将使用 name 和 marks 列生成一个条形追踪。

trace = go.Bar(x = df.name, y = df.marks)
fig = go.Figure(data = [trace])
iplot(fig)

将在 Jupyter 笔记本中显示一个简单的条形图，如下所示 −

pandas dataframes

Plotly 的构建基于 d3.js ，它是一个专门的图表库，可以使用另一个名为 Cufflinks 的库直接与 Pandas dataframes 一起使用。

如果尚未安装，可以使用你喜欢的包管理器（如 pip ）按照如下方式安装 cufflinks 包：

pip install cufflinks
or
conda install -c conda-forge cufflinks-py

首先，导入 cufflinks 以及其他库，如 Pandas 和 numpy ，这些库可以将其配置为离线使用。

import cufflinks as cf
cf.go_offline()

现在，你可以直接使用 Pandas dataframe 显示各种类型的图表，而无需使用 graph_objs module 的 trace 和 figure 对象，后者是我们之前一直在使用的。

df.iplot(kind = 'bar', x = 'name', y = 'marks')

下文将显示与之前非常相似的条形图：

pandas dataframe cufflinks

Pandas dataframes from databases

除了使用 Python 列表构造 DataFrame 外，还可以用不同类型的数据库中的数据填充它。例如，可以将 CSV 文件、SQLite 数据库表或 mysql 数据库表中的数据获取到 Pandas DataFrame 中，进而使用 Figure object 或 Cufflinks interface 导出为 plotly 图表。

要从 CSV file 获取数据，我们可以使用 Pandas 库的 read_csv() 函数。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample-data.csv')

如果数据在 SQLite database table 中可用，则可以使用 SQLAlchemy library 如下方式获取：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
disk_engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
df = pd.read_sql_query('SELECT name,age,marks', disk_engine)

另一方面，从 MySQL database 中获取的数据在 Pandas DataFrame 中如下所示：

import pymysql
import pandas as pd
conn = pymysql.connect(host = "localhost", user = "root", passwd = "xxxx", db = "mydb")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select name,age,marks')
rows = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame( [[ij for ij in i] for i in rows] )
df.rename(columns = {0: 'Name', 1: 'age', 2: 'marks'}, inplace = True)