kaggle :Donut Chart Graph (Q2)

kaggle dictation (07)




plotly.graph_objects as go: 를 이용한 Donut Chart(pie graph)

###pie plot / 파이차트, 도넛차트

파이차트는 원그래프를 일컫는 말

전체에 대한 각 부분의 비율을 백분율로 나타내어 전체적인 비율을 쉽게 파악 할 수있다.

fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, hole=.3)])

원그래프에 ‘hole’을 추가하여 생성 할 수 있다.

그 hole 안에 domain(make_subplots())을 추가하여 차트 제목을 추가 할 수도 있다.

같은 원리로

fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, pull=[0, 0, 0.2, 0])])

조각이 떼어진 pie chart 를 생성 할 수 있다.

pieChart/En : pie chart

Sunburst Chart/En : 다중 pie 차트




plotly.graph_objects as go: 를 이용한 Donut_Chart

Donut_Chart /도넛 차트 (pie chart의 일종)

0. data set

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



Subject : 성별의 분포_

1. data 읽어오기 , data Frame 생성

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gender = (
df['Q2']
.value_counts()
.to_frame()
.reset_index()
.rename(columns={'index':'Gender', 'Q2':'Count'})
.replace(['Prefer not to say','Nonbinary','Prefer to self-describe'], 'Other')
.replace(['Man','Woman'], ['Male', 'Female'])
.groupby('Gender')
.sum()
.reset_index()
)
gender

Q2_gender



2. 색 지정
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colors = ['#5abbf9','#033351', 'b9e2fc']


3. Figure 그리기

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fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=gender['Gender'], 
values=gender['Count'],
hole=.4)])

  • labels=gender[‘Gender’]
    • 컬럼 이름
  • values=gender[‘Count’]
    • 컬럼값
  • hole=.4
    • 도넛형태로 만들어 주기 위한 hole

Q2_dounuts


default 값으로 legend 가 들어 있는 것을 볼 수 있다.



4. update_traces()

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fig.update_traces(hoverinfo='percent', 
textinfo='label',
textfont_size=20,
marker=dict(colors=colors,
line=dict(color='#000000', width=1)))
fig

Q2_update_traces



5. update_layout()

표의 layout 바꾸기

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fig.update_layout(showlegend=False, 
plot_bgcolor='#F7F7F7',
paper_bgcolor='#F7F7F7',
title_text="<b>Gender</b> Distribution",
title_x=0.5,
font=dict(family="Hiragino Kaku Gothic Pro, sans-serif", size=25, color='#000000'))

fig



  1. showlegend=False,
    • Legend 없앰
  2. plot_bgcolor=’#F7F7F7’,
    • BG 회색, 하지만 바꿔도 안보임
  3. paper_bgcolor=’#F7F7F7’,
    • plot이 놓여있는 paper bg
  4. title_text=”Gender Distribution”,
    • 제목 설정
  5. title_x=0.5,
    • 제목의 위치
  6. font=dict(family=”Hiragino Kaku Gothic Pro, sans-serif”, size=25, color=’#000000’)
    • font 종류, 제목의 size, 색

Q2Gender_dn




6. Annotation

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fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14),
x=1.1,
y=-0.16,
showarrow=False,
text="@miguelfzzz",
xanchor='left',
xref="paper",
yref="paper"))

fig.add_annotation(dict(font=dict(size=12),
x=-0.28,
y=-0.16,
showarrow=False,
text="Source: 2021 Kaggle Machine Learning & Data Science Survey",
xanchor='left',
xref="paper",
yref="paper"))
fig.show()

Gender_Final_dn


Author

YoonHwa

Posted on

2021-11-09

Updated on

2021-11-09

Licensed under

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