Plotly Bubble chart animation 만들기
Bubble차트를 animation으로 표현하는 방법을 정리합니다. 데이터는 gapminder를 사용합니다.
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
df.sample(5 )
1466
Sweden
Europe
1962
73.370
7561588
12329.441920
SWE
752
1386
Slovenia
Europe
1982
71.063
1861252
17866.721750
SVN
705
1144
Norway
Europe
1972
74.340
3933004
18965.055510
NOR
578
373
Croatia
Europe
1957
64.770
3991242
4338.231617
HRV
191
1327
Senegal
Africa
1987
55.769
7171347
1441.720720
SEN
686
데이터를 Animation으로 보여주기 위해서 데이터프레임의 정보를 확인합니다.
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1704 entries, 0 to 1703
Data columns (total 8 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 country 1704 non-null object
1 continent 1704 non-null object
2 year 1704 non-null int64
3 lifeExp 1704 non-null float64
4 pop 1704 non-null int64
5 gdpPercap 1704 non-null float64
6 iso_alpha 1704 non-null object
7 iso_num 1704 non-null int64
dtypes: float64(2), int64(3), object(3)
memory usage: 106.6+ KB
데이터프레임의 year 컬럼을 이용해서 연도별 흐름을 animation으로 표현할 수 있을 것 같습니다. 좀 더 자세히 year컬럼을 확인합니다.
display(len (df['year' ].unique()))
fig = px.histogram(df, x= 'year' , nbins = 60 )
fig.show()
데이터프레임의 year컬럼은 총 12개의 unique value를 갖고 있습니다. 히스토그램으로 표시하면 5년 단위로 값을 갖는 것을 알 수 있습니다. 이제 year 정보를 이용해서 animation을 구성합니다.
fig = px.scatter(df, x= 'gdpPercap' , y= 'lifeExp' , color= 'continent' , size= 'pop' ,
hover_name= 'country' , log_x= True , animation_frame= 'year' ,
animation_group= 'country' , range_x= [100 , 70000 ], range_y= [25 ,90 ])
fig.show()
시간의 흐름에 따라서 x축과 y축에 표시되는 데이터의 위치가 변경됩니다. 데이터가 최초와 최종 animation단계에서 모두 그래프에 표시될 수 있도록 range_x와 range_y를 이용하여 축의 범위를 수정합니다.
fig = px.bar(df, x= "continent" , y= "pop" , color= "continent" , hover_name= 'country' ,
animation_frame= "year" , animation_group= "country" , range_y= [0 ,4000000000 ])
fig.show()
위와 같이 Bar차트도 동일하게 animation_frame과 animation_group을 설정하여 시간의 흐름에 따른 인구 변화를 나타낼 수 있습니다. hover_name을 country로 설정해서 animation_group의 country 정보를 확인할 수 있습니다.
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