まくまく
プラグラミング言語「PYTHON」を使ってみよう！！業務自動化・効率化の実例を踏まえ、解説できればと思っています。対象は、プログラムを学び始めた初心者向けとなります。
今回の内容
- CSVファイルを読み込み
- plotlyで棒グラフを作成
- 値が大きい順に並び替えを実施
使用するのはPlotly
使用するライブラリは、見た目のよいイマドキのグラフが作成できるPlotly。エクセルでは作れない高度なグラフも作成できるおすすめのライブラリです。
ここではPlotlyがインストールされているのを前提として書き進めていきます。
サンプルコード1
#ライブラリのインポート
import pandas as pd
import plotly.express as px
#csvファイルを読み込みデータフレームに格納
df = pd.read_csv('test5.csv')
#棒グラフを作成
fig = px.bar(df, x = '製品',y = '売り上げ' , title='売り上げ')
#軸の設定等
fig.update_layout(width=900,height=500,margin=dict(l=50,r=50,b=40,t=60),
yaxis=dict(range=[0,800]),xaxis=dict(dtick=1, autorange=True),title=dict(font = dict(size=20)))
#グラフの表示
fig.show()出力1
サンプルコード2
#ライブラリのインポート
import pandas as pd
import plotly.express as px
#csvファイルを読み込みデータフレームに格納
df = pd.read_csv('test5.csv')
#棒グラフを作成
fig = px.bar(df, x = '製品',y = '売り上げ' , title='売り上げ')
#軸の設定等
fig.update_layout(width=900,height=500,margin=dict(l=50,r=50,b=40,t=60),
yaxis=dict(range=[0,800]),xaxis=dict(dtick=1, autorange=True),title=dict(font = dict(size=20)))
#データを並び替え
fig.update_layout(xaxis={'categoryorder':'total descending'})
#グラフの表示
fig.show()出力2
コメント
「サンプルコード1」と「サンプルコード2」の違いは、
fig.update_layout(xaxis={‘categoryorder’:’total descending’})
↑これを記載しているかどうかです。
記載しない場合、製品はA,B,C,Dの順に並びますが、記載すると売り上げの大きい順に並び替えができます。昇順降順の設定です。
ちなみに「descending」を「ascending」に変えると、値の小さい順に並び替えができます。
元データはこちら
↑Plotlyを使うならこれ！！Plotly&Dashが学べます！
