Bespiel 1
Bespiel 1¶
Hier ein erstes Beispiel für eine interaktive Visualisierung mit dem Gapminder-Datensatz.
# Und jetzt: Plotly!
import plotly.express as px
# Plotly Express bringt selbst schon einige Datensätze mit:
df = px.data.gapminder()
df.head()
| country | continent | year | lifeExp | pop | gdpPercap | iso_alpha | iso_num | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Afghanistan | Asia | 1952 | 28.801 | 8425333 | 779.445314 | AFG | 4 |
| 1 | Afghanistan | Asia | 1957 | 30.332 | 9240934 | 820.853030 | AFG | 4 |
| 2 | Afghanistan | Asia | 1962 | 31.997 | 10267083 | 853.100710 | AFG | 4 |
| 3 | Afghanistan | Asia | 1967 | 34.020 | 11537966 | 836.197138 | AFG | 4 |
| 4 | Afghanistan | Asia | 1972 | 36.088 | 13079460 | 739.981106 | AFG | 4 |
Jetzt machen wir ganz einfach einen fancy Scatterplot mit Bubbles
fig = px.scatter(df.query('year==2007'), x='gdpPercap', y='lifeExp',
size='pop', color='continent',
hover_name='country', log_x=True, size_max=60,
title='Life expectancy by GDP per capita for each country in 2007',
labels=dict(gdpPercap="GDP per capita", lifeExp='Life expectancy', continent='Continent'))
fig.show()