[Python] Plotly로 바 차트(막대 그래프) 그리기 :: px.bar()

px.pie

 

px.pie 함수는 Plotly Express 라이브러리를 사용하여 파이 차트를 생성하는 데 사용됩니다. Plotly Express는 Plotly를 사용하기 위한 고수준 인터페이스를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 파이 차트는 데이터의 상대적인 비율을 원형으로 표시하여 각 부분이 전체에서 차지하는 비율을 시각적으로 나타냅니다.

px.pie 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다:

import plotly.express as px

df = # 데이터프레임 로드 또는 생성

fig = px.pie(df, values='Value', names='Category', title='Pie Chart Example')
fig.show()

여기서 df는 데이터를 포함하고 있는 Pandas 데이터프레임이며, values 인자는 파이 차트에서 각 조각의 크기를 결정하는 데 사용되는 데이터프레임의 열 이름입니다. names 인자는 파이 차트의 각 조각에 대응되는 범주를 나타내는 열 이름입니다.

px.pie 함수는 여러 가지 추가적인 인자를 지원하여 차트의 외관과 기능을 사용자 정의할 수 있게 해줍니다:

• color: 각 조각의 색상을 결정하는 데이터프레임의 열을 지정할 수 있습니다.
• hole: 도넛 차트를 생성하기 위해 중앙에 구멍을 뚫는 비율을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, hole=0.4는 중앙에 40% 크기의 구멍을 만듭니다.
• hover_data: 마우스를 각 조각 위에 올렸을 때 추가적으로 표시되는 정보를 정의할 수 있습니다. 여러 열을 지정하여 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.
• labels: names에 지정된 범주에 대한 레이블을 사용자 정의할 수 있습니다. 이는 사전 형태로 {범주: "레이블"}의 형태로 지정됩니다.

px.pie를 사용하여 다양한 유형의 파이 차트와 도넛 차트를 쉽게 생성할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 비율이나 구성을 직관적으로 표현할 수 있습니다.

 

 

시각화 예시 코드

여기에 px.data.gapminder() 데이터를 사용하여 2007년의 대륙별 총 인구수를 나타내는 파이 차트를 그리는 방법이 있습니다:

import plotly.express as px

# gapminder 데이터 로드
df = px.data.gapminder()

# 2007년 데이터 필터링
df_2007 = df[df.year == 2007]

# 대륙별 총 인구수 계산
df_continent = df_2007.groupby('continent')['pop'].sum().reset_index()

# 파이 차트 생성
fig = px.pie(df_continent, values='pop', names='continent', title='2007년 대륙별 총 인구수')

fig.show()

이 코드를 실행하면, 2007년에 대한 대륙별 총 인구수를 나타내는 파이 차트가 생성됩니다. 각 조각은 대륙을 나타내며, 조각의 크기는 해당 대륙의 총 인구수에 비례합니다. px.pie 함수는 인구수(pop)를 값으로, 대륙 이름(continent)을 항목 이름으로 사용하여 차트를 생성합니다.