시작하기 전에 import 하기
import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import plotly.express as px import numpy as np
Box Plot
Box plot은 상자수염차트, 봉, 캔들 등 다양한 이름을 가진 차트입니다. 데이터의 통계적 의미를 표현할때 자주 사용되는 매우 유용한 차트입니다.
지금부터 plotly를 활용해서 Boxplot 를 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.
Keyword : Plotly Boxplot, Plotly 상자수염 차트, px.box, go.Box, Plotly box notched, Plotly box style, Plotly box color
Express를 활용한 기본 사용방법
# 직접 입력 px.box(y=[데이터]) # 데이터셋을 활용한 입력 px.box(data_frame= df, y="total_bill")[사용 함수]
px.box()
[함수 input 내용]
데이터 직접 입력
y = y값 리스트
데이터셋을 활용한 입력
data_frame = pandas 데이터 프레임
y = y값 컬럼 명
예제 1
import plotly.express as px # 데이터 생성 import numpy as np np.random.seed(1) y0 = np.random.randn(50) - 1 fig = px.box(y=y0) fig.show()
예제 2) 데이터셋을 활용한 입력
import plotly.express as px # 데이터 불러오기 df = px.data.tips() fig = px.box(df, y="total_bill") fig.show()
graph_objects를 활용한 기본 사용
fig.add_trace(go.Box(y=[데이터]))[사용 함수]
fig.add_trace() : Trace를 추가할때 사용
go.Box() : fig.add_trace() 안에 넣은 Box Trace
[함수 input 내용]
y = y값 리스트
예제
import plotly.graph_objects as go # 데이터 생성 import numpy as np np.random.seed(1) y0 = np.random.randn(50) - 1 y1 = np.random.randn(50) + 1 # Figure 생성 fig = go.Figure() # Scatter Trace 추가 fig.add_trace(go.Box(y=y0)) fig.add_trace(go.Box(y=y1)) fig.show()
express 를 활용한 다양한 기능
Point 같이 표시하기
import plotly.express as px # Iris 데이터 불러오기 df = px.data.iris() # Box Plot 그리기: 품종별 꽃잎 길이 분포 fig = px.box(df, x="species", y="petal_length", points="all") fig.show()
point : 박스플롯과 함께 데이터 위치를 marker를 통해 표시하는 모드
all : 모든 포인트 같이 표현
outliers : outlier 밖의 포인트만 표현
suspectedoutliers : outlier 포인트를 다 표현하되 4Q3-3Q1< x <4Q1-3Q3 의 값만 하이라트로 표시
False : 표시 X
마커 색으로 데이터 분류하여 표시하기
import plotly.express as px # 데이터 불러오기 df = px.data.tips() fig = px.box(df, x="day", y="total_bill", color="smoker") fig.show()색으로 구분하고 싶은 데이터 컬럼명을 "color= " 로 지정합니다.
사분위수 계산 방법 변경하기
사분위수 계산방법 변경을 위해선 아래 코드를 추가해야 합니다.
fig.update_traces(quartilemethod=계산방법 입력)[사용 함수]
fig.update_traces()
[함수 input 내용]
quartilemethod = {'linear', 'exclusive', ' inclusive'}
예제)import plotly.express as px import pandas as pd # 데이터 입력하기 data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] df = pd.DataFrame(dict( linear=data, inclusive=data, exclusive=data )).melt(var_name="quartilemethod") # box 플롯 그리기 fig = px.box(df, y="value", facet_col="quartilemethod", color="quartilemethod", boxmode="overlay", points='all') # 각 그래프 별 계산모드 변경하 fig.update_traces(quartilemethod="linear", jitter=0, col=1) fig.update_traces(quartilemethod="inclusive", jitter=0, col=2) fig.update_traces(quartilemethod="exclusive", jitter=0, col=3) fig.show()
노치 표현하기
import plotly.express as px # 데이터 불러오기 df = px.data.tips() fig = px.box(df, x="day", y="total_bill", color="smoker",notched=True) fig.show()
"notched= True" 로 지정 하면 허리가 들어가는 notch가 생성됩니다.
가로로 그리기
가로로 그리는 방법은 데이터 input을 y 가 아닌 x로 변경만 해주면 됩니다.
import plotly.graph_objects as go # 데이터 생성 import numpy as np np.random.seed(1) x0 = np.random.randn(50) - 1 x1 = np.random.randn(50) + 1 # Figure 생성 fig = go.Figure() # Scatter Trace 추가 fig.add_trace(go.Box(x=x0)) fig.add_trace(go.Box(x=x1)) fig.show()
박스플랏 스타일 변경하기
fig.update_traces(marker_color= 마커 색, marker_size= 마커 크기, marker_line_width=마커 테두리 두깨, marker_line_color=마커 테두리 색, marker_symbol = 마커 모양, marker_opacity = 마커 투명도, line_color = 박스 라인색, line_width = 박스 라인 두깨, fillcolor = 박스 내부 색, whiskerwidth = whisker 길이, )[사용 함수]
fig.update_traces()
[함수 input 내용]
marker_color= 마커 색
marker_size=마커 크기
marker_line_width=마커 테두리 두깨
marker_line_color=마커 테두리 색
marker_symbol = 마커 모양
marker_opacity = 마커 투명도
line_color = 박스 라인색
line_width = 박스 라인 두깨
fillcolor = 박스 내부 색
whiskerwidth = [0~1] whisker 길이
예제
import plotly.express as px # 데이터 불러오기 df = px.data.tips() # Box Plot 생성 fig = px.box(df, y="total_bill", points ="all" ) #Box Plot 변경 fig.update_traces(marker_color= "green",marker_size = 5, line_width= 2, line_color="blue",fillcolor= 'red', whiskerwidth=0.5) fig.show()
