Plotly 与 Pandas 和 Cufflinks

Pandas 是 Python 中非常流行的数据分析库。它还支持自己的绘图函数。但是，Pandas 绘图在可视化方面不提供交互性。值得庆幸的是，可以使用 Pandas dataframe 对象构建 plotly 的交互式动态图。

我们首先从简单的列表对象构建一个 Dataframe。

data = [['Ravi',21,67],['Kiran',24,61],['Anita',18,46],['Smita',20,78],['Sunil',17,90]]
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','age','marks'],dtype = float)

数据框列用作图形对象轨迹的 x 和 y 属性的数据值。在这里，我们将使用 name 和 marks 列生成一个条形图。

trace = go.Bar(x = df.name, y = df.marks)
fig = go.Figure(data = [trace])
iplot(fig)

一个简单的条形图将显示在 Jupyter 笔记本中，如下所示 −

Plotly 建立在 d3.js 之上，是一个图表库，可以使用另一个名为 Cufflinks 的库直接与 Pandas dataframes 一起使用。

如果尚未安装，请使用您最喜欢的包管理器安装 cufflinks 包，例如pip 如下所示 −

pip install cufflinks
或
conda install -c conda-forge cufflinks-py

首先，导入 cufflinks 以及其他库，例如 Pandas 和 numpy，这些库可以将其配置为离线使用。

import cufflinks as cf
cf.go_offline()

现在，您可以直接使用 Pandas dataframe 显示各种图表，而不必像我们之前所做的那样使用 graph_objs module 中的跟踪和图形对象。

df.iplot(kind = 'bar', x = 'name', y = 'marks')

条形图，与之前非常相似的显示如下 −

来自数据库的 Pandas 数据框

不用 Python 列表来构建数据框，而是可以用不同类型数据库中的数据来填充。例如，可以将 CSV 文件、SQLite 数据库表或 mysql 数据库表中的数据提取到 Pandas 数据框中，最终使用 Figure 对象 或 Cufflinks 接口 将其绘制成 plotly 图形。

要从 CSV 文件 中获取数据，我们可以使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample-data.csv')

如果数据在 SQLite 数据库表 中可用，则可以使用 SQLAlchemy 库 检索数据，如下所示 −

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
disk_engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
df = pd.read_sql_query('SELECT name,age,marks', disk_engine)

另一方面，从 MySQL 数据库 检索数据到 Pandas 数据框中，如下所示 −

import pymysql
import pandas as pd
conn = pymysql.connect(host = "localhost", user = "root", passwd = "xxxx", db = "mydb")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select name,age,marks')
rows = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame( [[ij for ij in i] for i in rows] )
df.rename(columns = {0: 'Name', 1: 'age', 2: 'marks'}, inplace = True)