Immaginiamo di avere un set di dati con molte informazioni organizzate in diverse colonne, che desideri visualizzare. Inoltre, il contenuto stesso può essere mostrato con lo stesso tipo di grafico, ad esempio un grafico a barre oa linee, ma non ha senso visualizzarlo subito. Ovviamente, potresti creare diverse sottotrame e visualizzarle una sotto l'altra. Ma questo potrebbe sfuggire di mano se hai troppe categorie da visualizzare. Fortunatamente, esiste una soluzione semplice per questo creando un menu a discesa in Plotly. Quindi diamo un'occhiata a come farlo.

Raschiare i dati

Per prima cosa, dobbiamo ottenere i dati. In questo esempio, estrarremo le statistiche NBA per i singoli giocatori da www.basketball-reference.com . Per semplificare le cose, ci concentreremo solo sui primi dieci giocatori in termini di punti, rimbalzi e assist a partita:

# Scraping individual stats from www.basketball-reference.com
df = pd.read_html('https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2023_per_game.html')[0]

# Filtering out irrelevant entries 
df = df[df['Player'] != 'Player']

# Converting columns into numeric type if possible
for col in df.columns:
    try:
        df[col] = pd.to_numeric(df[col])
    except:
        pass

# Filtering and sorting for categories of interest
df_pts = df[['Player', 'PTS']].sort_values('PTS', ascending=False)[:10]
df_trb = df[['Player', 'TRB']].sort_values('TRB', ascending=False)[:10]
df_ast = df[['Player', 'AST']].sort_values('AST', ascending=False)[:10]

      
                

                    
                    
                
            

Nel passaggio successivo, creeremo un oggetto figura, che contiene tre grafici a barre. Ogni grafico a barre rappresenta una categoria diversa (punti, rimbalzi, assist), che abbiamo distinto creando i tre dataframe nel passaggio precedente. Si noti che è importante impostare il parametro visibile solo per il primo grafico a barre su True e per gli altri su false :

# Initializing figure object
fig = go.Figure()

# Adding points bar plot
fig.add_trace(
    go.Bar(
        y=list(df_pts['Player']),
        x=list(df_pts['PTS']),
        name='Points',
        orientation='h'
    )
)

# Adding rebounds bar plot
fig.add_trace(
    go.Bar(
        y=list(df_trb['Player']),
        x=list(df_trb['TRB']),
        name='Rebounds',
        visible=False,
        orientation='h'
    )
)

# Adding assists bar plot
fig.add_trace(
    go.Bar(
        y=list(df_ast['Player']),
        x=list(df_ast['AST']),
        name='Assists',
        visible=False,
        orientation='h'
    )
)

# Minor layout adjustments
fig.update_layout(title='<b>Top 10 Leaders</b>', 
                  title_x=0.5,
                  margin=dict(t=50),
                  yaxis=dict(autorange="reversed", ticksuffix="  ")
                 )

fig.show()

      
                

                    
                    
                
            

Ora aggiungiamo il menu a tendina all'oggetto figure con il metodo update_layout . All'interno del parametro updatemenus dobbiamo passare un elenco di dizionari per il parametro buttons . Ogni dizionario specifica quanto segue:

• etichetta: nome che appare sul pulsante → es. Punti
• metodo: azione da intraprendere su un clic → aggiornamento
• args: elenco con un dizionario che definisce i grafici visibili dopo un clic sulla rispettiva etichetta → [True, False, False] per mostrare solo il primo grafico a barre che è stato aggiunto dal metodo add_trace nel passaggio precedente

fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            xanchor='left',
            x=-0.15,
            yanchor='top',
            y=1.1,
            active=0,
            buttons=list([
                dict(label="Points",
                     method="update",
                     args=[{"visible": [True, False, False]}]
                    ),
                dict(label="Rebounds",
                     method="update",
                     args=[{"visible": [False, True, False]}]
                    ),
                dict(label="Assists",
                     method="update",
                     args=[{"visible": [False, False, True]}]
                    )
            ]),
        )
    ])

fig.show()

       
                

                    
                    
                
            

In questo articolo, ho spiegato come creare un menu a discesa in Plotly per visualizzare più categorie presenti in diverse colonne di un dataframe. Ciò è particolarmente utile se si dispone di molte categorie da visualizzare, ma non si desidera creare un singolo grafico per ognuna. Spero di esserti stato utile e grazie per aver letto!

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