Plotly Animation 만들기

Plotly Animation 만들기

Plotly Animation의 사용방법을 정리합니다.

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)

	country	continent	year	lifeExp	pop	gdpPercap	iso_alpha	iso_num
1051	Myanmar	Asia	1987	58.339	38028578	385.000000	MMR	104
3	Afghanistan	Asia	1967	34.020	11537966	836.197138	AFG	4
1377	Slovak Republic	Europe	1997	72.710	5383010	12126.230650	SVK	703
848	Korea, Rep.	Asia	1992	72.244	43805450	12104.278720	KOR	410
450	Ecuador	Americas	1982	64.342	8365850	7213.791267	ECU	218

데이터를 Animation으로 보여주기 위해서 데이터프레임의 정보를 확인합니다.

df.info()

<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()

12

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.