Visualización de datos con Plotly Parte-II
Resumen
Anteriormente , trabajamos en la creación de un gráfico de barras para visualizar las poblaciones de generación del año de nacimiento con clasificaciones por la mayor cantidad de personas vivas. Los datos se obtuvieron del censo de EE. UU. de 2019, que contenía la edad y la población total de EE. UU. a esa edad. Utilizamos la biblioteca Pandas para leer y procesar los datos.
Usamos el método update_traces de Plotly para actualizar la apariencia del gráfico, incluidos el color de fondo, los marcadores y los títulos de los ejes. También usamos el método update_layout de Plotly para ajustar el título del gráfico en la dirección x. El resultado final fue un gráfico de barras visualmente atractivo que transmitió de manera efectiva la información de los datos.
¡Es hora de llevar nuestro gráfico Plotly al siguiente nivel! Añadamos un toque y estilo para convertirlo en el gráfico visualmente más impactante de la ciudad. ¡Es hora de traer el dinamismo!
¡Muy bien amigos, es hora de ser específicos! Identifiquemos ese punto dulce de generaciones y veamos cómo los Millennials (1981–1997) se comparan con el resto. Es hora de agregar algo de precisión a este gráfico de barras y darles a los Millennials su debido crédito (o culpa, según su perspectiva).
Primero, usaremos el add_vlinemétodo para agregar líneas verticales y el add_annotationmétodo para etiquetar cada línea con el año. Es como poner un foco de atención en los reinados de las diferentes generaciones.
# Step 6 - Specifying Generation Reigns
datetoannote = [1927.5, 1945.5, 1964.5, 1980.5, 1996.5, 2012.5]
for i in datetoannote:
fig.add_vline(
x=i,
fillcolor="black", opacity=1,layer="above", line_width=2,
line_dash="dot"
)
fig.add_annotation(
text=str(int(i+0.5)),
xref="x", yref="y",textangle=270,
x=i+1, y=4800000, showarrow=False
)
# step 7 adding annotation
y = 6600000
y_toadd = 200000
fig.add_annotation(
text="#7<br><b>GREATEST <br> GENERATION</b><br>",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=14,color='black'),
align = 'center', x=1920, y=y, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="#6<br><b>SILENT <br> GENERATION</b><br>",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=14,color='black'),
align = 'center', x=1937, y=y, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="#2<br><b>BOOMERS</b><br>",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=14,color='black'),
align = 'center', x=1955, y=y+y_toadd, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="#4<br><b>GENERATION X</b><br>",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=14,color = 'black'),
align = 'center', x=1972.5, y=y+y_toadd, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="#1<br><b>MILLENNIALS</b><br>",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=14,color='black'),
align = 'center', x=1988.5, y=y+y_toadd, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="#3<br><b>GENERATION Z</b><br>",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=14,color='black'),
align = 'center', x=2004.5, y=y+y_toadd, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="#5<br><b>GENERATION <br> ALPHA</b><br>",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=14,color='black'),
align = 'center', x=2020, y=y, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="1.7M | 0.5%",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=12,color='black'),
x=1920, y=5550000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="23.2M | 7.1%",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=12,color='black'),
x=1937, y=5550000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="71.6M | 21.8%",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=12,color='black'),
x=1955, y=5550000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="65.2M | 19.9%",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=12,color='black'),
x=1973, y=5550000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="72.1M | 22.0%",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=12,color='black'),
x=1989, y=5550000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="66.9M | 20.4%",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=12,color='black'),
x=2005, y=5550000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="27.6M | 8.4%",
xref="x", yref="y",textangle=0,
font=dict(family="Trebuchet MS",size=12,color='black'),
x=2020, y=5550000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text=" Total %POP.",
font=dict(family="Courier New, monospace",size=11,color = 'black'),
xref="x", yref="y",textangle=0,align="center",
x=1920, y=5200000, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="Those born before<br> 1920 were grouped<br> together",
font=dict(family="Courier New, monospace",size=10,color = 'black'),
xref="x", yref="y",textangle=0,align="right",
x=1919, y=100322, showarrow=True
)
# Step 8 - update axes
fig.update_xaxes(
range=[1915,2020],
showline=True,
linecolor='black',
linewidth=3,
showgrid=False,
layer='above traces',
showticklabels=True,
tickmode = 'array',
tickvals = [1920, 1930, 1940, 1950, 1960, 1970,
1980, 1990, 2000, 2010, 2019],
ticks="outside",
tickwidth=1.5,
tickcolor='black',
ticklen=10,
tickprefix = " ",
ticksuffix = " ",
fixedrange=True,
)
fig.update_yaxes(
showline = False,
showgrid=False,
fixedrange=True,
zeroline = False,
tickmode = 'array',
ticktext=[0, "1 ", "2 ", "3 ", "4 "],
tickvals = [0, 1000000, 2000000, 3000000, 4000000],
ticks="inside",
tickwidth=1,
tickcolor='black',
ticklen=10,
)
#updating fig size, margin and titles
fig.update_layout(
height=700,
margin=dict(t=120, l=60, r=60, b=60, pad = 0),
title="",
yaxis_title="",
xaxis_title=""
)
fig.add_annotation(
text="BIRTH YEAR",
xref="paper", yref="paper",
x=0.01, y=-0.09, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="MILLION PEOPLE",
xref="paper", yref="paper",
x=-0.02, y=0.65, showarrow=False
)
fig.add_annotation(
text="Compiled from population estimates from the\
United States Census Bureau for July 2019",
xref="paper", yref="paper",
font=dict(family="Courier",size=11,color = 'black'),
x=1.05, y=-0.12, showarrow=False
)
fig.add_shape(
type="rect",x0=0.02, y0=1.09, x1=0.03, y1=1.15,
xref='paper', yref='paper',
line=dict(color='black',width=1),
fillcolor='black',opacity = 0.5
)
fig.add_annotation(
text="GENERATION POPULATIONS,",
xref='paper', yref='paper',x= 0.03,y=1.14,
textangle=0,align="right",showarrow=False,
font=dict(size=25, family="Trebuchet MS", color="#00AD90")
)
fig.add_annotation(
text="WITH RANKINGS BY MOST NUMBER OF PEOPLE ALIVE",
xref='paper', yref='paper', x=0.61, y=1.125,
textangle=0,align="right",showarrow=False,
font=dict(size=15, family="Trebuchet MS", color="#00C3A9")
)
¿Y por qué detenerse allí? ¡Podemos seguir jugando con los colores hasta que el gráfico parezca un arcoíris o un unicornio vomitado sobre él! Las posibilidades son infinitas.
Bueno amigos, eso es una envoltura! Espero que hayas disfrutado el programa y hayas aprendido algo nuevo. Si esto te resultó útil, dale un gran pulgar hacia arriba y déjame saber lo que piensas en los comentarios. Hasta la próxima, feliz trama.
![¿Qué es una lista vinculada, de todos modos? [Parte 1]](https://post.nghiatu.com/assets/images/m/max/724/1*Xokk6XOjWyIGCBujkJsCzQ.jpeg)
