kaggle :HorizontalBar (Q7)

kaggle dictation (06)

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plotly.graph_objects as go: 를 이용한 bar graph

HorizontalBar plot /가로 막대 차트

0. data set

https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021

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Subject : 가장 많이쓰는 programming 언어_Horizontal bar

1. data 읽어오기

Q7에는 sub가 많기 때문에 python 구문을 이용하여
‘Q7’ 이 붙어있는 컬럼 불러오기.

languages_cols = [col for col in df if col.startswith(‘Q7’)]

col 1부터 df 끝까지

Q7로 시작하는지 확인하여 true 일 때만 데이터 가져오기

languages_cols = [col for col in df if col.startswith('Q7')]

2. data Frame 만들어 주기

algorithms 에 data frame을 씌워서 표를 만들고, 이름을 다음과같이 바꿔줌.

languages = df[languages_cols]

languages.columns = ['Python', 'R', 'SQL', 'C', 'C++', 'Java', 
                     'Javascript', 'Julia', 'Swift', 'Bash',
                     'MATLAB', 'None', 'Other']

3.표 설정.

languages = (
    languages
    .count()
    .to_frame()
    .reset_index()
    .rename(columns={'index':'Languages', 0:'Count'})
    .sort_values(by=['Count'], ascending=False)
    )

1. .count() :coulumn 수 세기
2. .to_frame() : frame 생성
3. .reset_index() : 원본과 상관없는 Index 생성
4. .rename()
   1. columns의 이름을 지정 : ‘index’:’Languages’, 0:’Count’
5. .sort_values()
   1. by=[‘Count’], ascending=False
   2. Count 기준으로 내림차순으로 정렬

3. percent 추가

languages['percent'] = ((languages['Count'] / len(df))*100).round(2).astype(str) + '%'

표에 ‘percent’를 추가
algorithms의 count에 df의 length로 나누고 *100을 하는 전형적인 % 나타내기

값자체에 %를 입력하여 나중에 %를 추가 입력하지 않아도 됨

소숫점 자리 2까지 반영(반올림).
type 자체를 String으로 하여 추가 계산은 불가능.

4. 색 지정

colors = ['#033351',] * 13
colors[0] = '#5abbf9'
colors[1] = '#5abbf9'
colors[2] = '#0779c3'
colors[3] = '#0779c3'
colors[4] = '#0779c3'
colors[5] = '#0779c3'
colors[6] = '#0779c3'
colors[7] = '#05568a'
colors[8] = '#05568a'
colors[9] = '#05568a'

5. bar Graph 만들기

fig = go.Figure(go.Bar(
            x=algorithms['Count'],
            y=algorithms['Algorithms'],
            text=algorithms['percent'],
            orientation='h',
            marker_color=colors
                        ))

horizontal과 vertical Graph의 차이는 x, y axis를 바꾸어 주는 것과

orientation=’h’ 을 넣어 주는 것의 차이.

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6. update_traces()

traces() 수정 : Trace에 대한 설정

fig.update_traces(texttemplate='%{text}', 
                  textposition='outside',
                  cliponaxis = False,
                  hovertemplate='<b>Lenguage</b>: %{y}<br><extra></extra>'+
                                '<b>Count</b>: %{x}',
                  textfont_size=12)

1. texttemplate : text type
2. textposition : ‘outside’ _ 설정 해 주지 않은 경우 칸에 따라 적당히 들어감.
3. cliponaxis = False : text가 칸이 작아서 짤리는 경우를 막아주는 기능 (off)
4. hovertemplate :
   1. 마우스 On하면 (커서를 위에 대면) 나오는 Hovert에대한 설정.
5. textfont_size : 폰트 size

7. Design

fig.update_xaxes(showgrid=False)
fig.update_yaxes(showgrid=False)

fig.update_layout(showlegend=False, 
                  plot_bgcolor='#F7F7F7', 
                  margin=dict(pad=20),
                  paper_bgcolor='#F7F7F7',
                  height=700,
                  xaxis={'showticklabels': False},
                  yaxis_title=None,
                  xaxis_title=None,
                  yaxis={'categoryorder':'total ascending'},
                  title_text="Most Commonly Used <b>Programming Languages</b>",
                  title_x=0.5,
                  font=dict(family="Hiragino Kaku Gothic Pro, sans-serif", size=17, color='#000000'),
                  title_font_size=35)

1. Grid Delete

2. update_layout
   1. showlegend=False,
   2. plot_bgcolor=’#F7F7F7’
   3. margin=dict(pad=20),
      1. 
   4. paper_bgcolor=’#F7F7F7’,
   5. xaxis={‘showticklabels’: False},
      1. x 축 labels을 삭제.
   6. yaxis_title=None,
   7. xaxis_title=None, yaxis={‘categoryorder’:’total ascending’},
      1. y 축 title을 categoryorder : 정렬
   8. title_text=”Most Commonly Used Algorithms“,
   9. title_x=0.5,
   10. font=dict(family=”Hiragino Kaku Gothic Pro, sans-serif”, size=15, color=’#000000’),

              title_font_size=35)
       

8. Annotation

fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14),
                                    x=0.98,
                                    y=-0.13,
                                    showarrow=False,
                                    text="@miguelfzzz",
                                    xanchor='left',
                                    xref="paper",
                                    yref="paper"))

fig.add_annotation(dict(font=dict(size=12),
                                    x=0,
                                    y=-0.13,
                                    showarrow=False,
                                    text="Source: 2021 Kaggle Machine Learning & Data Science Survey",
                                    xanchor='left',
                                    xref="paper",
                                    yref="paper"))

fig.show()