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38번째 줄: − + − + + + 56번째 줄:
59번째 줄: + 68번째 줄:
72번째 줄: + + + + + + + + + + + + + + + +
→그래프 그리기
|pip install plotly
|pip install plotly
|}
|}
[https://plotly.com/python/ 공식 문서 링크]
= 사용 =
= 기초 사용 =
== 그래프 그리기 ==
== 그래프 그리기 ==
새로이 지정한 변수값에 따라 다른 색을 입힌다.
새로이 지정한 변수값에 따라 다른 색을 입힌다.
|-
|-
|
|trendline="ols"
|
|추세선을 그린다.
<code>pip install statsmodels</code>로 모듈을 설치해주어야 사용할 수 있다.
|}
|}
|<syntaxhighlight lang="python">
|<syntaxhighlight lang="python">
|<syntaxhighlight lang="python">
|<syntaxhighlight lang="python">
df = df.to_datetime(df['시계열']) # 보통 시계열 그래프를 그릴 땐 시간데이터가 너무 길어 x축을 읽을 수가 없다.
df = df.to_datetime(df['시계열']) # 보통 시계열 그래프를 그릴 땐 시간데이터가 너무 길어 x축을 읽을 수가 없다.
df = df.sort_values(x, ascending=True) # 줄을 세워야 제대로 된 선그래프가 나온다.
px.line(data_frame = df, x='시계열', y='열2')
px.line(data_frame = df, x='시계열', y='열2')
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
df = df.sort_values('새로운열이름', ascending = True) # 보통은 정렬하여 그래프를 그린다.
df = df.sort_values('새로운열이름', ascending = True) # 보통은 정렬하여 그래프를 그린다.
px.bar(data_frame = df, x='x축에 둘 열이름', y='새로운열이름', color='열이름')
px.bar(data_frame = df, x='x축에 둘 열이름', y='새로운열이름', color='열이름')
</syntaxhighlight>
|}
== HTML로 저장 ==
HTML에서 바로 활용할 수 있다.
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|HTML로 저장
|웹브라우저로 열어볼 수 있다.
|<syntaxhighlight lang="python">
fig = px.scatter(data_frame = df, x='열', y='열2', color='열3')
fig.write_html('파일명.html')
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
|}
[[분류:라이브러리]]
[[분류:라이브러리]]