Plotly.expressar.histograma

Uma das parcelas mais comuns na análise estatística é um histograma. É uma das maneiras mais eficientes e fáceis de implementar o tipo de enredo que mostra a distribuição de frequência. É muito semelhante a um gráfico de barra com algumas diferenças importantes. Pense nisso como uma trama de barra agregada.

Neste tutorial, aprenderemos como podemos criar um gráfico de histograma usando o módulo Plotly Express.

Plotly.expressar.histograma ()

No plotly expresso, usamos a função histogram () para criar gráficos de histograma. A função fornece uma sintaxe como mostrado:

plotly.expressar.histograma (data_frame = nenhum, x = nenhum, y = Nenhum, cor = nenhum, padronize_shape = nenhum, facet_row = nenhum, facet_col = nenhum, facet_col_wrap = 0, facet_row_spacing = nenhum, facet_col_col_spacing = não, hover_name = nenhum, hover_data animation_frame = Nenhum, animação_group = Nenhum, category_orders = Nenhum, Labels = Nenhuma, color_discrete_sequence = Nenhum, color_discrete_map = Nenhum, Pattern_shape_sequence = Nenhum, Pattern_Shape_Map = Nenhum, Marginal = Nenhum, NENHUMAPACIDADE = NENHUMA, NENHUMAÇÃO = NENHUMA, NENHUMA, NENHUMAÇÃO = ' Barnorm = Nenhum, HistNorm = Nenhum, log_x = false, log_y = false, range_x = nenhum, range_y = nenhum, Histfunc = Nenhum, Cumulativo = Nenhum, NBINS = Nenhum, Text_auto = Falso, Title = Nenhum, Modelo = Nenhum, Width = Nenhum, altura = nenhum)

A seguir, são apresentados os parâmetros de função mais úteis que você precisará saber:

1. Data_frame - Especifica o quadro de dados que contêm os nomes das colunas. Você pode passar esse valor como um DataFrame, um dicionário ou um objeto Array_like.
2. x - Especifica os valores usados ​​para posicionar as marcas ao longo do eixo X ao longo da coordenada cartesiana. Este pode ser um nome de coluna em um quadro de dados ou uma série de pandas.
3. y - semelhante a x, mas os valores especificados neste parâmetro são usados ​​para posicionar as marcas ao longo do eixo y.
4. cor - define os valores usados ​​para atribuir uma cor única às marcas.
5. Cumulativo - Especifica se os valores do histograma são cumulativos.
6. NBINS - Especifica o número de caixas.
7. HistnROM - Especifica o modo em que as caixas são criadas. Os valores aceitos incluem:
   1. 'por cento'
   2. 'probabilidade'
   3. 'densidade'
   4. 'densidade de probabilidade'

A função retornará um gráfico de histograma do tipo Graph_Objects.Figura.

Exemplo - usando os dados Gapminder ()

Podemos criar um histograma usando os dados do gapminder em plotly. Pegue o código de exemplo mostrado abaixo:

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.gapminder ().consulta ("Continent == 'Europe'")
Fig = px.histograma (df, x = 'gdpperCapp')
Figo.mostrar()

No exemplo acima, estamos usando os dados gapminder () do plotly expresso. Em seguida, traçamos um histograma mostrando a distribuição do PIB per capita dos países no continente da Europa.

Depois de executar o código acima, devemos ver um histograma como mostrado:

Exemplo 2 - Usando dados categóricos

Também podemos criar um histograma de dados categóricos especificando os parâmetros x e y.

Pegue o código de exemplo mostrado abaixo:

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.gapminder ().consulta ("Continent == 'Europe'")
Fig = px.histograma (df, x = 'país', y = 'gdPpperCap')
Figo.mostrar()

Nesse caso, o histograma mostrará cada país e a soma do valor per capita do PIB, como mostrado na figura abaixo:

Exemplo 3 - Especificando o tipo de normalização

Por padrão, a plotly criará um histograma com cada amostra em cada compartimento. No entanto, podemos especificar o modo em que desejamos apresentar as caixas usando o parâmetro HistNorm.

Vejamos vários exemplos:

Densidade de probabilidade

Fig = px.histograma (df, x = 'gdpperCapp', histnorma = 'densidade de probabilidade')
Figo.mostrar()

Neste exemplo, criamos um histograma de densidade de probabilidade, que é uma soma das áreas de barra igual a 1.

A figura resultante é como mostrado:

Verifique a lista de parâmetros para aprender os vários tipos que você pode especificar.

Exemplo 4 - Especifique o número de caixas

Por padrão, a plotly escolherá o número de caixas para que seja comparável ao número de amostras em um compartimento. No entanto, podemos especificar o número de caixas usando o parâmetro NBINS.

Um exemplo é como mostrado:

Fig = px.histograma (df, x = 'gdpperCapp', nbins = 50)
Figo.mostrar()

No exemplo acima, especificamos o número de caixas para 50. Isso deve devolver uma figura como mostrado:

Exemplo 5 - Especifique o parâmetro de cor

Também podemos especificar o parâmetro de cor. Isso atribuirá uma cor única com base no nome das colunas especificadas.

O código de exemplo é como mostrado:

Fig = px.histograma (df, x = 'gdpperCapp', color = 'country')
Figo.mostrar()

A figura resultante:

Nesse caso, a plotly atribuirá uma cor única a cada país em plotagem, conforme especificado pelo parâmetro de cor.

Exemplo 6 - Histograma Horizontal

A plotly também nos permite criar histogramas horizontais. Dê uma olhada no código abaixo:

Fig = px.histograma (df, x = 'gdpperCapp', y = 'country', color = 'country')
Figo.mostrar()

Nesse caso, estamos traçando um histograma da soma do PIB per capita de cada país. O código acima deve retornar uma figura como mostrado:

Exemplo 7 - Classificação por ordem de categoria

Em alguns casos, podemos desejar classificar o gráfico resultante com base em um valor específico. Por exemplo, no histograma acima, podemos classificar o histograma com base no total de gdppercap em ordem crescente.

Usando a função update_xaxes ou update_yaxes, especificamos como desejamos classificar os dados.

Em nosso exemplo, desejamos classificar o eixo y. Portanto, usaremos a função update_yaxes (). Na função, podemos especificar o parâmetro e o método da CategoryOrder e o que desejamos classificar os dados. Nesse caso, 'descendente total'.

Podemos executar o código como mostrado:

Fig = px.histograma (df, x = 'gdpperCapp', y = 'country', color = 'country').update_yaxes (categoryorder = 'descendência total')
Figo.mostrar()

O código acima deve resultar em uma figura como mostrado:

Conclusão

Neste artigo, exploramos como usar a função histogram () do módulo plotly expresso. A função nos permite criar histogramas de vários dados.