kaggle :Donut Chart Graph (Q2)

kaggle dictation (07)

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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

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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

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Subject : 성별의 분포_

1. data 읽어오기 , data Frame 생성

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

2. 색 지정

colors = ['#5abbf9','#033351', 'b9e2fc']

3. Figure 그리기

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

default 값으로 legend 가 들어 있는 것을 볼 수 있다.

4. update_traces()

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

5. update_layout()

표의 layout 바꾸기

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

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6. Annotation

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()