바뀜

611 바이트 추가됨 ,  2023년 2월 5일 (일) 20:02
17번째 줄: 17번째 줄:  
|pip install plotly
 
|pip install plotly
 
|}
 
|}
 +
[https://plotly.com/python/ 공식 문서 링크]
   −
= 사용 =
+
= 기초 사용 =
    
== 그래프 그리기 ==
 
== 그래프 그리기 ==
37번째 줄: 38번째 줄:  
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">
56번째 줄: 59번째 줄:  
|<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>
68번째 줄: 72번째 줄:  
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]]