필터 메뉴 사용하기

Author

Gabriel Yang

Plotly에서 레이아웃을 변경 시 사용하는 update_layout()함수는 updatemenu옵션을 제공합니다. 동작하는 예시를 보며 updatemenu를 이해하는 것이 가장 직관적입니다.

위의 차트에는 updatemenu를 통해 생성된드롭다운 메뉴가 차트 왼쪽에 생성되었습니다. 사용자는 이 메뉴를 통해서 데이터를 선택할 수 있는 상호작용이 가능합니다.

메뉴의 상호작용 방식은 updatemenu에 전달하는 딕셔너리dml method 키로 정의합니다. updatemenu의 동작방식을 정의하는 중요한 요소인 method의 각 방식의 특징을 알아봅시다.

1. method 옵션

method옵션은 update, restyle, relayout, animate의 설정이 가능합니다.

1.1. update

  • 설명: 기존의 데이터, 레이아웃, 트레이스 속성을 업데이트합니다. 가장 일반적으로 사용되는 method입니다.

  • 사용 예시: 트레이스의 가시성 변경, 데이터 업데이트, 레이아웃 속성 변경 등.

  • 예제:

    dict(
    label="Show Trace 1",
    method="update",
    args=[{"visible": [True, False]}, {"title": "Trace 1 Visible"}]
)

1.2. restyle

  • 설명: 기존의 트레이스 속성을 변경합니다. 이 method는 트레이스의 스타일(예: 색상, 크기, 라인 스타일 등)을 변경할 때 사용됩니다.

  • 사용 예시: 라인 색상 변경, 마커 스타일 변경 등.

  • 예제:

    dict(
    label="Change Color",
    method="restyle",
    args=[{"line.color": "red"}, [0]]  # 첫 번째 트레이스의 라인 색상을 빨간색으로 변경
)

1.3. relayout

  • 설명: 레이아웃 속성을 업데이트합니다. 레이아웃에는 차트 제목, 축, 범례, 배경색 등과 관련된 속성이 포함됩니다.

  • 사용 예시: 차트 제목 변경, x축/ y축 레이블 변경 등.

  • 예제:

    dict(
    label="Update Layout",
    method="relayout",
    args=[{"title": "Updated Chart Title"}]
)

1.4. animate

  • 설명: 차트에 애니메이션을 적용합니다. 주로 시간에 따른 데이터 변화를 애니메이션으로 표현할 때 사용됩니다.

  • 사용 예시: 시간 시리즈 데이터의 재생, 특정 프레임으로의 애니메이션 이동 등.

  • 예제:

    dict(
    label="Animate",
    method="animate",
    args=[None, {"frame": {"duration": 500, "redraw": True}, "fromcurrent": True}]
)

1.5. restyle, relayout, update 차이점 요약

  • restyle: 개별 트레이스(데이터 시리즈)의 스타일 속성을 변경합니다.
  • relayout: 레이아웃 속성을 변경합니다.
  • update: 트레이스와 레이아웃 속성을 동시에 변경할 수 있습니다. restyle과 relayout의 조합으로 볼 수 있습니다.

1.6. skip

  • 설명: 버튼 클릭 시 아무런 동작도 하지 않도록 설정합니다. 주로 임시로 버튼을 비활성화하거나 특정 조건에서 아무런 작업을 하지 않을 때 사용됩니다.

  • 예제:

    dict(
    label="Do Nothing",
    method="skip",
)

1.7. toggleactive

  • 설명: 버튼의 활성화 상태를 토글(켜고 끄기)합니다. 이 method는 일반적으로 showactive 속성과 함께 사용되어 버튼의 상태를 토글할 수 있습니다.

  • 예제:

    dict(
    label="Toggle Active",
    method="toggleactive"
)

이러한 method 옵션을 적절히 활용하면 Plotly 차트에서 다양한 상호작용을 추가할 수 있습니다. 버튼을 클릭할 때 데이터를 업데이트하거나 레이아웃을 변경하는 등, 사용자가 필요에 따라 차트를 동적으로 조작할 수 있도록 도와줍니다.

2. 트레이스 가시성 변경

가장 기본적인 updatemenu의 사용법은 차트에서 특정 트레이스의 가시성을 변경하는 것입니다. 동작하는 코드를 보며 사용 방법을 확인합니다.

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({
    'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=6, freq='M'),
    'A': [10, 15, 13, 17, 14, 18],
    'B': [16, 5, 11, 9, 12, 8],
    'C': [10, 12, 9, 11, 13, 15]
})

# Figure 생성
fig = go.Figure()

# 각 데이터 시리즈를 개별 트레이스로 추가
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['Date'], y=df['A'], mode='lines+markers', name='Series A'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['Date'], y=df['B'], mode='lines+markers', name='Series B'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['Date'], y=df['C'], mode='lines+markers', name='Series C'))

# updatemenu 버튼 추가
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            buttons=[
                dict(label="Show All", method="update", args=[{"visible": [True, True, True]}]),
                dict(label="Show Series A", method="update", args=[{"visible": [True, False, False]}]),
                dict(label="Show Series B", method="update", args=[{"visible": [False, True, False]}]),
                dict(label="Show Series C", method="update", args=[{"visible": [False, False, True]}])
            ],
            direction="down",  # 드롭다운 메뉴
            showactive=True  # 현재 활성화된 버튼 강조
        )
    ],
    title="Toggle Trace Visibility"
)

fig.show()

위의 코드는 Plotly를 사용하여 만든 데이터 시각화에 updatemenu를 추가하여 사용자가 특정 트레이스(데이터 시리즈)의 가시성을 동적으로 변경할 수 있도록 하는 예제입니다. 코드를 단계별로 설명하겠습니다.

전체 코드 설명

이 코드의 목적은 사용자가 차트에 표시된 데이터 시리즈(트레이스) 중에서 어떤 것을 볼지 선택할 수 있게 하는 것입니다. updatemenu를 통해 사용자 인터페이스를 제공하여, 드롭다운 메뉴에서 선택한 옵션에 따라 특정 트레이스만 보이도록 할 수 있습니다.

fig.update_layout()

  • updatemenus는 Plotly에서 상호작용 버튼을 추가하는 속성입니다. 이 속성은 다양한 버튼을 정의할 수 있는 buttons 리스트를 포함합니다. 이 리스트의 각 버튼은 특정 작업을 수행하도록 설정됩니다.

  • fig.update_layout(): 는 차트의 레이아웃을 설정하거나 업데이트하는 데 사용됩니다. 여기서는 updatemenus 속성을 추가하여, 차트에 버튼 메뉴를 포함시킵니다.

updatemenus 속성

  • updatemenus는 Plotly에서 상호작용 버튼을 추가하는 속성입니다. 이 속성은 다양한 버튼을 정의할 수 있는 buttons 리스트를 포함합니다. 이 리스트의 각 버튼은 특정 작업을 수행하도록 설정됩니다.

buttons 리스트

  • buttons 리스트는 각각의 버튼을 정의하는 dict들로 구성됩니다. 각 dict는 버튼의 레이블(label), 수행할 작업(method), 그 작업에 대한 인수(args)를 정의합니다.

Show All 버튼

  • label: “Show All” - 이 버튼의 라벨(텍스트)입니다.
  • method: “update” - 이 버튼을 클릭하면 차트의 트레이스 속성을 업데이트합니다.
  • args: {"visible": [True, True, True]} - 모든 트레이스를 보이도록 설정합니다. 여기서 visible 리스트는 각 트레이스의 가시성을 제어하며, True는 해당 트레이스를 보이게 하고, False는 숨깁니다.

Show Series A 버튼

  • label: “Show Series A” - 이 버튼을 클릭하면 ‘Series A’ 트레이스만 보이도록 설정합니다.
  • args: {"visible": [True, False, False]} - 첫 번째 트레이스만 보이게 하고, 나머지 두 트레이스는 숨깁니다.

direction="down"

  • direction="down"은 드롭다운 메뉴가 아래로 펼쳐지도록 설정합니다. 이는 버튼을 클릭할 때 메뉴가 아래로 확장되어 여러 옵션을 보여주는 것을 의미합니다.

showactive=True

  • showactive=True는 현재 활성화된 버튼을 강조 표시합니다. 즉, 사용자가 선택한 버튼이 강조되어, 현재 어떤 옵션이 선택되어 있는지를 쉽게 알 수 있게 해줍니다.

title="Toggle Trace Visibility"

  • 차트의 제목을 “Toggle Trace Visibility”로 설정합니다. 이 제목은 사용자가 버튼을 사용하여 트레이스의 가시성을 조작할 수 있다는 점을 알려줍니다.

3. 데이터 업데이트

데이터의 특정 부분만을 보여주거나, 전혀 다른 데이터를 표시하도록 업데이트하는 방법도 있습니다. 여기서는 버튼을 클릭하면 데이터가 다른 값으로 업데이트됩니다.

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# Figure 생성
fig = go.Figure()

# 초기 데이터 추가
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines', name='Sine'))

# updatemenu 버튼 추가
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            buttons=[
                dict(label="Sine", method="update", args=[{"y": [y1]}]),
                dict(label="Cosine", method="update", args=[{"y": [y2]}])
            ],
            direction="down",
            showactive=True
        )
    ],
    title="Update Data"
)

fig.show()

이 코드는 Plotly를 사용하여 만든 데이터 시각화에 updatemenu를 추가하여 사용자가 차트에 표시되는 데이터를 동적으로 변경할 수 있도록 하는 예제입니다. 이 코드를 통해 사용자는 버튼을 클릭하여 차트에 표시되는 데이터를 Sine(사인) 곡선과 Cosine(코사인) 곡선 중에서 선택할 수 있습니다.

전체 코드 설명

이 코드의 목적은 사용자가 버튼을 통해 차트에 표시되는 데이터를 선택할 수 있도록 하는 것입니다. 사용자는 “Sine” 또는 “Cosine” 버튼을 클릭하여 해당 데이터를 차트에 표시할 수 있습니다.

buttons 리스트

  • buttons 리스트는 각각의 버튼을 정의하는 dict들로 구성됩니다. 각 dict는 버튼의 라벨(label), 수행할 작업(method), 그 작업에 대한 인수(args)를 정의합니다.

Sine 버튼

  • label: “Sine” - 이 버튼의 라벨(텍스트)입니다. 사용자가 이 버튼을 클릭하면 Sine 곡선이 차트에 표시됩니다.
  • method: “update” - 이 버튼을 클릭하면 차트의 데이터를 업데이트합니다.
  • args: {"y": [y1]} - 차트의 y축 데이터가 y1 (사인 곡선 데이터)로 업데이트됩니다.

Cosine 버튼

  • label: “Cosine” - 이 버튼의 라벨입니다. 사용자가 이 버튼을 클릭하면 Cosine 곡선이 차트에 표시됩니다.
  • method: “update” - 이 버튼을 클릭하면 차트의 데이터를 업데이트합니다.
  • args: {"y": [y2]} - 차트의 y축 데이터가 y2 (코사인 곡선 데이터)로 업데이트됩니다.

4. 레이아웃 변경

updatemenu를 사용하여 차트의 레이아웃(예: 축 범위, 배경 색상 등)을 변경할 수도 있습니다. 아래 예제에서는 버튼을 통해 y축의 범위를 변경합니다.

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Figure 생성
fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', name='Sine'))

# updatemenu 버튼 추가
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            buttons=[
                dict(label="Default Range", method="relayout", args=[{"yaxis.range": [None, None]}]),
                dict(label="Zoom In", method="relayout", args=[{"yaxis.range": [-0.5, 0.5]}]),
                dict(label="Zoom Out", method="relayout", args=[{"yaxis.range": [-2, 2]}])
            ],
            direction="down",
            showactive=True
        )
    ],
    title="Change Y-Axis Range"
)

fig.show()

5. 차트 타입 변경

updatemenu를 사용하여 차트의 유형(예: 막대 차트, 선 그래프, 원형 차트 등)을 변경할 수 있습니다. 여기서는 막대 차트와 선 그래프를 버튼으로 전환할 수 있습니다.

import plotly.graph_objs as go

# 데이터 생성
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 15, 13, 17]

# Figure 생성
fig = go.Figure()

# 기본적으로 막대 차트 생성
fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=y, name='Bar Chart'))

# updatemenu 버튼 추가
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            buttons=[
                dict(label="Bar Chart", method="restyle", args=[{"type": "bar"}]),
                dict(label="Line Chart", method="restyle", args=[{"type": "scatter", "mode": "lines+markers"}])
            ],
            direction="down",
            showactive=True
        )
    ],
    title="Change Chart Type"
)

fig.show()

6. 여러 속성 동시 변경

하나의 버튼으로 여러 속성을 동시에 변경하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 데이터를 업데이트하면서 레이아웃도 동시에 변경할 수 있습니다.

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# Figure 생성
fig = go.Figure()

# 초기 데이터 추가
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines', name='Sine'))

# updatemenu 버튼 추가
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            buttons=[
                dict(label="Sine with Title 1", method="update",
                     args=[{"y": [y1]}, {"title": "Sine Wave"}]),
                dict(label="Cosine with Title 2", method="update",
                     args=[{"y": [y2]}, {"title": "Cosine Wave"}])
            ],
            direction="down",
            showactive=True
        )
    ],
    title="Update Data and Title"
)

fig.show()

7. 애니메이션 컨트롤

Plotly의 updatemenu를 사용하여 애니메이션을 제어할 수도 있습니다. 예를 들어, 데이터를 시간에 따라 재생하거나 특정 프레임으로 이동할 수 있습니다.

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 프레임 생성
frames = [go.Frame(data=[go.Scatter(x=x, y=np.sin(x + phase))], name=f'frame{phase}') for phase in np.linspace(0, 2*np.pi, 30)]

# Figure 생성
fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=x, y=y1)], frames=frames)

# updatemenu 버튼 추가
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            type="buttons",
            buttons=[
                dict(label="Play", method="animate", args=[None]),
                dict(label="Pause", method="animate", args=[None, {"frame": {"duration": 0, "redraw": False}, "mode": "immediate"}])
            ],
            direction="left"
        )
    ],
    title="Animate Sin Wave"
)

fig.show()