可视化神器Plotly美化表格

大众号：尤而小屋
作者：Peter
修改：Peter

可视化神器Plotly美化表格

有时分看到一份表格，没有任何的色彩润饰，总觉得缺陷美观作用。在Excel中咱们能够直接对字体的色彩、巨细等进行设置，还能够进行单元格的色彩填充，在plotly中美化表格输出主要是有两种办法：

• 运用go.Table办法
• 运用figure_factory的宫颈癌creat_table办法

Plo可视化东西tly连载文章

导入库

import pandas可视化音乐播放器 as pd
import numpy as np
import plotly_express as px
import plotly工商银行客服电话.graph_objects as go  # 办法1：go.Table
import plotly.figure_factory as ff # 办法2：图形工厂

go.Table完结

该办法类似其他的图表制作，直接运用go.Table办法之后往其中加入数据

根底表格

增加表头和单元格中的数据

import plotly.graph_obje可视化音乐cts as go
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(字体辨认values=['语文', '数学']),  # 表头：列表办法
cells=dict(values字体全国=[[100, 90, 140, 123], # 单元格增加：榜首列元素
[105, 135, 75, 95]])) # 第二列元素
])
fig.show()

个性化表格设置

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=[go.Table(
hea宫颈癌der=dict(values=['语文', '数学'],   # 表头：字典办法
line_color="dar工商银行kslategray",  # 表头线条色彩
fill_字体大师color="lightskyblue",  # 表头填充色
align="center"  # 文本闪现方字体位 'left', 'center', 'right'
),
ce可视化app下载lls=dict(values=[[1公积金00, 90, 14宫颈癌0, 123], # 单元格增加：榜首列元素
[105, 135, 75, 95]], # 第二列元素
line_color="darkslategray",  # 单元格线条色彩
fill_color="lightcyan",龚俊  # 单元格填充色
align="center"  # 文本闪现方位
))])
fig.update_layou可视化是什么意思t(width=600,height=400)
fig.show()

DataFrame转成表格

将DataFrame数据快速转成美丽的表格

# 绘图
fig = go.Figure(
data=[go.Table(
header=dict(values=list(data.column字体全国s),  # 表头取值是data列特征
fill_color='paleturquoise',  # 填充色和文本方位
align='left'),
cells=dict(values=[data巩立姣.性别,data.年岁,data.作用]可视化app下载,  # 单元格的取可视化是什么意思值就是每个列特征的Series取值
fill_color='l工商银行客服电话avender',
align='left'
)
)]
)
fig.show()

改动row和colum字体转换器n的巨细

有时分单元可视化格的数据太长，咱们需求进字体大师行单元格巨细的调整

import plotly.graph_obj字体下载ects as go
values = [["李白 唐代","杜甫 唐代","苏轼 宋代","王安石 宋代"], # 榜首列数据
["床前明月,疑是地上霜;举头望明月公积金,垂头思故土",
"国破山河在，城春字体设计草木深。感时花溅泪，恨别鸟惊心。<br>烽火连三月，家书抵万金。白头骚更短，浑欲不堪簪。",
"十年存亡两苍莽，不思量，自难忘狗狗币。千里可视化数据图表孤坟，无处话凄凉。<br>纵使相逢应不识，尘满面，鬓如霜。宫颈癌前期症状<b可视化大屏r>夜来字体辨认幽梦忽返乡，小轩窗，正梳可视化妆。相顾无言，惟有泪千行。<br&字体大全gt;料得年年肠断处，明月夜，短松冈。",
"念往昔、赋有竞逐。叹门外楼头，悲恨相续。<br>千古凭高，对此谩嗟荣辱。<br>六朝旧事随可视化办理流水，但寒烟、芳草凝绿。<br>至今商女，不时犹唱后庭遗曲。"
]]
fig = go.Figure可视化大屏(data=[go.Table(
columnorder = [1,2],  # 列特征的次第
columnwidth = [800,4000],  # 列特征中元素所占单元格整体巨细
# 表头
header = dict(
values=[["唐宋作家"],["代表作品"]],  # 两个表头
line_color='darkslategray',  # 线条和填充色
fill_color='royal可视化数据图表blue',
align=['left','center'], # 方位
font=dict(col字体美化大师or='white可视化教育督导指挥系统', size=可视化大屏12), # 表头文本的色彩和字体巨细
font_size=12,
height=40  # 高度
),
# 单元格设置
ce可视化lls = dict(
values=values,  # 数据公积金
line_color='darkslategray',  #字体 线条色彩
fill=dict(color=['paleturquoise', 'white']),
a字体全国lign=['left',字体大师 'center'],  #宫颈癌 两个列特征文本闪现方位
font_size=12,  # 字体巨细
height=50))
])
#fig.update_layout(width=600,height=龚俊400)
fig.show()

设置表格渐变色

im公积金port plotly.graph_obje可视化是什么意思cts as go
impo可视化音乐播放器rt pandas可视化app下载 as pd
colors = ['rgb(239, 243, 255)',  # rgb值公积金越挨近255，越挨近白字体大师色
'rgb(189, 215, 231)',
'rgb(107, 174, 214)',
'rgb(59, 130, 189)可视化办理',
'rgb(9, 81, 156)']
data = {'Year'Go : [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
'Color' : colors}
df = p可视化大屏d.DataFrame(data)
pr可视化编程int(df)
fig = go.Figure(data=[go.Table(
# 表头
h字体管家eader=dict(
values=["Color", "<b>YEAR</b>"],  # 表头称号
line_color='white',
fi字体转换器ll_color='white',
align='cent字体美化大师er',
font=枸杞dict(color='black', size=1巩立姣2)
),
# 单元格
cells=dict(
values=[df.Color, df.Year],  # 两个列特征
line_color=[df.Color],
fill_color=[df.Color]Go,
align='center',字体巨细怎样调
font=dict(cologoogler='black', size=13)
))
])
fig.show()

表格数据滑动

当DataFrame中的数据过多的时分，咱们能够进行滑动展现和检查：

student = pd.DataFrame({"性别":["小明","小红","小周","小孙","可视化app下载小苏"] * 1可视化app下载00,  # 将数据一同扩展100倍
"年岁":[19,29,32,20,18] * 100,
"性别":["男",可视化是什么意思"女","男","女","男"] * 100,
"作用":[590,字体大全588,601,670,555] * 100})
student

# 绘图
fig = go.Figure(
data=[go宫颈癌前期症状.Table(
header=d可视化教育督导指挥系统ict(values=list(student.columns),  # 表头取值是data列特征
fill_color='paleturquoise',  # 填充色和文本方位
align='left'),
cells=可视化dict(values=[student.性别,student.工商银行客服电话年岁,student.作用],  # 单元格的取值就是每个列特征的公积金Series取值
fill_color='lavender',
align='left'
)
)]可视化是什么意思
)
fig可视化数据图表.show()

creat_字体下载table

第二种办法是运用图形工厂中的creat_table方可视化编程法来生成

根底图表生成

DataFrame数据生成表格

import plotly.f宫颈癌前期症状igure_factory as ff
fig = ff.create_table(tips)   # 将生成的tip可视化编程s数据放入
fig.可视化编程show()

数据中增加可视化音乐链接

设置宽度

import plotly.figure_factory as ff
data = [['姓名', '年岁', '作用'],  # 表头
['小明', 20, 620],  # 每个列表代表一行记载
['可视化教育督导指挥系统小红', 22, 677],
['小周', 1字体9, 606]]
fig = ff.create_table(data,height_constant=20)  # 改动宽度
#fig = ff.c字体美化大师reate_table(data,height_constant=50)
fig.show()

改动宽度后的姿态：

色彩设置

import plotly.figure_factory as ff
# 色彩设置
colorscale = [[0, '#4d004c']字体巨细怎样调,[.5, '#f2e5f可视化教育督导指挥系统f'],[1, '#ffffff']]  # 表格中设置3种色彩
#colorscale = [[0, '#4d004c'],[.25,'#0ac37d'],[.5, '#f2e5ff'],[.75,'#afc271'],[1, '#1ff1ff']]  # 5种色彩
fig = ff.cre宫颈癌前期症状ate_table(tips, colorscale=colorscale)
fig.show()

字体色彩设置

import plotly.figure_factory as ff
data = [['name', 'rank'], ['小明', 1可视化是什么意思], ['小红', 2],
['小周', 3], ['小张'可视化是什么意思, 4], ['小孙', 5], ['小王', 6]]
# 色彩设置
colorscale = [[0, '#272D31'],[.5, '#ff9f9f'],[1, '#ffffff']]
# 字体色彩设置
font=['#7CFCFC', '#可视化大屏0FEE00', '#008B字体大全00', '#F04F00', '#6A0000', '#CD0000', '#FF3030']
fig = ff.create_table(data,  # 增加数据、色彩
colorscale=colorscale,
font_col字体大全ors=font)
fig.layout.width=500  # 表格整体宽度设置
fig.show()

图形和表格联用

选用的消费数据集tips

import plotly.graph_objs as go
im公积金port plotly.figure_fa字体大师ctory as ff
# 增加表格
fig = ff.create可视化数据图表_table(ti枸杞ps)
# 增加图形
fig.add_trace(go.Scatter(
x=tips["tip"],
y=tips["to字体辨认tal_bill"],
marke字体辨认r=di可视化办理ct(color='#9099ff'),字体  # 符号色彩
name="total_bill <br>tip",
xaxis='x2', yaxis='y2'
))
fig.add_trace(go.Scatter(
x=tips["size"],
y=tips["total_bill"],
marker=dict(color='#a099af'),
name="total_bill <br>size",
xaxis='x2', yaxis='y2'
))
fig.update_layou龚俊t(
title_text="消费数据图表联合",
heig宫颈癌ht=500,
margin={"t":75,"b":100},
xaxis = {'domain': [0, .45]},
xaxis2 = {'domain': [0.6, 1.]},
yaxis2 = {'anchor': 'x2', 'title': 'tips'}
)
fig.show()

将图形竖直方向上排列：

import plotly.graph_objs as go
import plotly.figure_factory as ff枸杞
# 增加工商银行客服电话表格
fig = ff.create_table(tips)
# 增加图形
fig.add_trac工商银行e(go.Sca工商银行客服电话tter(
x=tips[可视化音乐播放器"tip"字体下载],
y工商银行客服电话=tips["total_bill"],
marker=dict(color='#9099ff'),  # 符号色彩
name="total_bill <br>tip",
xaxis='x2', yaxis='y2'
))
fig.add_trace(go.Scatter(
x=tips可视化音乐播放器["size"],
y=tips["total_bill"],
mark宫颈癌前期症状er=dict(color='#a099af'可视化app下载),
name="total_bill &ltgoogle;br>size",
xaxis='x2', yaxi可视化东西s='y2'
))
fig.update_layout(
title_text="消费数据图表联合",
he枸杞ight=800,
margi可视化n={"t":75,"l":50},
yaxis = {'domain': [0, .5]},  # domain 图形占比规模
xaxis2 = {'anchor': "y2"},  # anchor标明是和y2一同作为绘图的坐标轴
yaxis2 = {'domain': [0.6, 1], 'ancGohor':'x2', 'title': 'tips'}
)
fig.show()