파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

[부동산|3|Plotly] 부산시 미분양 아파트 현황 - Plotly 시각화

Plotly 시각화

fig = make_subplots(
    rows=3, cols=2,
    shared_xaxes=True,
    vertical_spacing=0.03,
    specs=[[{"type": "table", "colspan":2},None],
           [{"type": "bar"}, {"type": "domain"}],
           [{"type": "bar"}, {"type": "domain"}]
            ])

fig.add_trace(
    go.Table(
        header=dict(
            values=["구", "동", "상세주소", "전용면적(M2)", "시공사", "시행사", "준공여부",
                 "민간/공공","임대/분양", "총분양가구수", "미분양가구수", "입주예정월",],
            font=dict(size=10),
            align="center"
        ),
        cells=dict(
            values=[df[k].tolist() for k in df.columns[0:12]],
            align = "right")
    ),
    row=1, col=1)

 조금 달라진 부분은 specs 부분인데요. 3D scatter plot을 (2,2) 및 (2,3)의 위치에 배치하고자 type을 scene으로 배정하였던 것을 이번에는 domain으로 변경하였습니다. Plotly에서 pie chart는 domain의 type으로 분류토록 하고 있습니다.

 type과 관련하여 그 내용을 참조하실 수 있도록 plotly에서 제공하는 아래의 공식참조 정보를 참고하시면 되겠습니다.

- Each item in 'specs' is a dictionary.
    The available keys are:
    * type (string, default 'xy'): Subplot type. One of
        - 'xy': 2D Cartesian subplot type for scatter, bar, etc.
        - 'scene': 3D Cartesian subplot for scatter3d, cone, etc.
        - 'polar': Polar subplot for scatterpolar, barpolar, etc.
        - 'ternary': Ternary subplot for scatterternary
        - 'mapbox': Mapbox subplot for scattermapbox
        - 'domain': Subplot type for traces that are individually
                    positioned. pie, parcoords, parcats, etc.
        - trace type: A trace type which will be used to determine
                      the appropriate subplot type for that trace

 이제 이번에 추가하기로 한 pie chart에 관한 코드를 보시겠습니다.

fig.add_trace(go.Pie(labels = ['분양완료가구수','미분양가구수'],
                     values =[df['총분양가구수'].sum(), df['미분양가구수'].sum()], title="전체미분양가구수비율",
                     titleposition='bottom center', pull=[0,0.1], showlegend=False), row=2, col=2)


fig.add_trace(go.Pie(labels=['준공완료후분양완료가구수','준공완료후미분양가구수'],
                     values=[df5['총분양가구수'].sum(), df5['미분양가구수'].sum()],
                     title="준공완료후전체미분양가구수비율",
                     titleposition='bottom center', pull=[0,0.1], showlegend=False), row=3, col=2)

 Pie chart의 다양한 설정에 관해서는 아래의 포스팅에서 자세하게 다루었었는데요. 이번 표시에서도 그 범위를 크게 벗어나지 않기 때문에 자세한 사용방법은 참조하실 수 있도록 링크를 아래 걸어 놓도록 하겠습니다.

[무역|8|Plotly] 향수 수출입 - Pie Chart 라벨표시, Donut chart로 변환, 특정섹터 띄우기

 다만, parameter 몇가지만 간단히 언급하고 넘어 가겠습니다.

 (1) pull 

 특정한 섹터를 띄울 때 사용됩니다. Pie chart에서 특정 섹터만 원래의 구형에서 분리하여 띄우기 때문에 강조하여 보여지는 효과가 있습니다.

 (2) labels

 이 인자에서 설정한 라벨값은 hovering data에서 표시되며, 범주에서도 그 값이 활용됩니다. 

 (3) values

 Plotly pie chart에서는 그 값을 정수로 제공하더라도 표시값을 % 로 환산하여 chart를 그려 줍니다. 

 제시된 코드에서는 pandas DataFrame의 sum()메소드를 활용하여 raw data상 전체 분양가구수의 합계와 미분양가구수 합계값을 제공토록 한 것이며, 정수로 제공됩니다.

 하지만, plotly는 이를 다시 값 간의 상대적인 비율을 계산하여 % 로 표시하게 됩니다.

 (4) showlegend

 범례를 표시할 지 여부를 설정합니다. 

 make_subplots()에 의해 한 화면에 구성되는 차트가 다양하여 범례가 많으면 헷갈리기 쉽습니다. 구분이 용이하거나, hovering data를 통해 그 값이 쉽게 확인될 수 있는 차트에 대해서는 범례가 생략될 수 있도록 하는 것이 좋습니다.

 (5) titleposition

 pie chart의 제목을 어느 위치에 둘지 설정합니다. 'bottom center'는 pie chart 의 중앙 하단부에 제목을 위치하게 합니다.

 그럼 이제 시각화 결과물을 확인해 보겠습니다.

 pie chart의 hovering data까지 모두 정상적으로 잘 표출되는 것이 확인됩니다.

 다음 포스팅에서는 위도, 경도 정보를 활용하여 mapbox로 지도시각화를 진행해 보도록 하겠습니다.

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[파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터] https://pdatinmylife.tistory.com

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