Dpllotly.graph_objects.choropleth

Ce tutoriel couvrira comment créer une carte Choropleth en utilisant Go.Choropleth.

Tracer.graph_objects.Choropleth

La syntaxe de classe est indiquée ci-dessous:

classe.graph_objects.Choropleth (arg = non, autoColorsCale = Aucun, Coloraxis = Aucun, ColorBar = Aucun, ColorsCale = Aucun, personnalisédata = Aucun, CustomDataSrc = Aucun, FeatureIdke hoverLabel = Aucun, hoverTemplate = non, hoverTemplaterc = non, hoverText = non, hoverTexTrc = non, ids = non, idsssrc = non, légendgroup = non Aucun, Marker = Aucun, meta = Aucun, metaSrc = Aucun, name = Aucun, reverseSCale = Aucun, Selected = Aucun, Selectedpoints = None, showleGend = Aucun, ShowSCale = Aucun, Stream = None, Text = None, Textsrc = Aucun, uid = aucun, uireVision = aucun, non sélectionné = aucun, visible = aucun, z = aucun, zauto = aucun, zmax = aucun, zmid = aucun, zmin = aucun, zsrc = aucun, ** kwargs)

Vous pouvez créer un objet Choropleth en passant les variables requises. Ces paramètres importants comprennent:

1. Arg - représente un dictionnaire des propriétés qui correspondent à un constructeur de choropleth.
2. À l'échelle automatique -Spécifie la palette d'échelle de couleur, telle que la défaut ou la coutume. C'est une valeur booléenne.
3. Géojson - Spécifie les données Geojson requises pour la trace de choropleth. Si aucune valeur n'est déterminée, Plotly utilisera la carte de base par défaut.
4. Emplacements - Définit la coordonnée à l'aide des ID de localisation ou des noms.
5. Mode de location - Ce paramètre spécifie les ensembles d'emplacements utilisés pour correspondre aux entrées du paramètre de l'emplacement.
6. Échelle de couleurs - Spécifie l'échelle de couleur comme un tableau RVB.
7. Hoverinfo - Spécifie les informations qui apparaissent sur la trace sur le plan de souris.
8. Texte - Spécifie les éléments de texte associés à chaque emplacement.
9. Uid - attribue un identifiant unique de la trace de choropleth.
10. Z - Spécifie les valeurs de couleur.
11. Nom - Spécifie le nom de la trace de Choropleth.
12. Méta - Fournit des informations supplémentaires sur des métadonnées associées au choropleth.
13. Visible - sets si l'objet Choropleth est visible ou non.
14. Identifiant - attribue une étiquette à chaque colonne.

Les paramètres précédents sont quelques-uns des paramètres les plus courants dont vous aurez besoin lors de la construction d'un choropleth avec Graph_Objects de Plotly.

Exemple 1

Regardons un exemple de création d'un choropleth à l'aide du graph_objects. Pour cet exemple, nous utiliserons les exemples de données d'échantillons de Plotly, comme prévu dans le lien ci-dessous:

https: // github.com / tracé / ensembles de données

Considérez le code ci-dessous:

Importer un terrain.Graph_objects comme Go
Importer des pandas en tant que PD
df = pd.read_csv ("https: // brut.githubusercontent.com / tracé / ensembles de données / maître / 2011_us_ag_exports.CSV ")
Fig = aller.Figure (données = aller.Choropleth (
emplacements = df ['code'],
z = df ['Total Exports'],
ColorScale = 'viridis',
text = 'Exportations totales en USD',
locationMode = 'USA-States'
))
figue.montrer()

Dans l'exemple précédent, nous commençons par importer graph_objects comme Go et pandas comme pd.

Nous chargeons ensuite le DataFrame en tant que CSV à partir du lien fourni.

Enfin, nous créons un objet Choropleth en utilisant le go.Figure () et pass.Choropleth () comme argument.

Nous incluons tous les détails que nous voulons à l'intérieur du départ.Choropleth () pour créer la carte cible de choropleth.

L'exécution du code précédent devrait créer une carte Choropleth avec le nombre total d'exportations par état aux États-Unis.

La figure résultante est illustrée ci-dessous:

Exemple 2

Si vous ne souhaitez pas afficher la carte du monde entier, vous pouvez limiter votre portée de vue en définissant la portée aux «États-Unis».

Considérez l'exemple ci-dessous:

Importer un terrain.Graph_objects comme Go
Importer des pandas en tant que PD
df = pd.read_csv ("https: // brut.githubusercontent.com / tracé / ensembles de données / maître / 2011_us_ag_exports.CSV ")
Fig = aller.Figure (données = aller.Choropleth (
emplacements = df ['code'],
z = df ['Total Exports'],
ColorScale = 'viridis',
text = 'Exportations totales en USD',
locationMode = 'USA-States',
), disposition = dict (geo = dict (scope = 'usa'))))
figue.montrer()

Dans cet exemple, nous passons le paramètre de mise en page en tant que dictionnaire à la fonction Figure.

Cela devrait limiter le chiffre qui en résulte uniquement aux États-Unis. Un exemple de chiffre est fourni ci-dessous:

Exemple 3

Plotly nous permet également de mettre à jour un chiffre à l'aide de la fonction update_layout (). Ensuite, nous pouvons passer le paramètre que nous souhaitons mettre à jour en tant que dictionnaire.

Considérez un exemple ci-dessous:

Importer un terrain.Graph_objects comme Go
Importer des pandas en tant que PD
df = pd.read_csv ("https: // brut.githubusercontent.com / tracé / ensembles de données / maître / 2011_us_ag_exports.CSV ")
Fig = aller.Figure (données = aller.Choropleth (
emplacements = df ['code'],
z = df ['Total Exports'],
ColorScale = 'Reds',
text = 'Exportations totales en USD',
locationMode = 'USA-States',
))
figue.update_layout (
geo = dict (
Scope = 'USA',
showlakes = vrai,
)
)
figue.montrer()

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction update_layout () pour introduire d'autres fonctionnalités, telles que les showlakes et la portée.

La carte résultante est présentée ci-dessous:

Conclusion

Cet article a exploré comment nous pouvons créer une carte Choropleth personnalisée à l'aide de Graph_Objects de Plotly. De plus, des paramètres importants ont été fournis pour créer l'objet Choropleth.