Les bases de Plotly Express

Plotly Express (importé sous le nom px) est une interface haut niveau permettant de créer des graphiques interactifs avec très peu de code. Un seul appel de fonction produit généralement une figure complète et soignée.

Alors que Matplotlib est statique par défaut, les figures Plotly sont interactives : vous pouvez les survoler, zoomer et déplacer la vue dans le navigateur.

Plotly Express fonctionne au mieux avec des données bien structurées : chaque ligne correspond à une observation et chaque colonne à une variable. Vous indiquez ensuite les colonnes à associer aux éléments du graphique.

Nous pouvons représenter un jeu de données bien structuré sous forme de liste de dictionnaires.

Un graphique linéaire s’obtient en un seul appel : px.line(df, x='year', y='gdp', color='country'). L’argument color répartit automatiquement les données en une courbe par pays et crée une légende.

Aucun parcours manuel des séries n’est nécessaire.

Chaque type de graphique possède sa propre fonction :

• px.line pour les tendances
• px.bar pour comparer des catégories
• px.scatter pour les relations
• px.histogram pour les distributions
• px.pie pour les parts d’un ensemble

Elles utilisent toutes le même style d’association des colonnes.

La puissance d'Express réside dans l'association des colonnes à des canaux visuels : x, y, color, size, symbol et facet_col. Chaque argument reçoit le nom d'une colonne.

Choisir quelle colonne associer à quel canal constitue la principale décision de conception.

Un seul appel à la fonction de nuage de points peut afficher quatre variables : px.scatter(df, x='gdp', y='life', color='continent', size='population'). C'est ainsi que le célèbre graphique à bulles de Gapminder est créé en une seule ligne.

Express choisit automatiquement des échelles adaptées et une légende pertinente.

Le facettage divise un graphique en une grille de petits graphiques selon une catégorie, avec facet_col='region' ou facet_row. Chaque panneau partage les mêmes échelles, ce qui facilite la comparaison.

Le nombre de panneaux est égal au nombre de valeurs de catégorie distinctes.

Plotly fournit des jeux de données pour vous entraîner via px.data, notamment px.data.iris() et px.data.gapminder(). Ils renvoient des données structurées prêtes à être représentées, ce qui vous permet d'expérimenter sans chercher de fichiers.

Chaque appel à Express renvoie un objet Figure. Vous pouvez l'afficher avec fig.show(), le modifier avec fig.update_layout(...) ou l'enregistrer. Express vous fournit une excellente figure de départ que vous pouvez encore affiner.

En interne, Express construit des objets graphiques (plotly.graph_objects). Utilisez Express pour travailler rapidement ; passez aux objets graphiques lorsque vous avez besoin d'un contrôle précis qu'Express n'expose pas. Les deux approches produisent la même sortie interactive.

Express accepte un argument title et un dictionnaire labels qui renomme les colonnes à l'affichage, par exemple labels={'gdp': 'GDP per capita'}. Vous définissez des noms lisibles sans toucher aux données sous-jacentes.

Vos colonnes de données restent ainsi concises, tandis que le graphique demeure facile à comprendre.

Vérifiez votre compréhension de Plotly Express.

Vous avez appris les notions fondamentales de Plotly Express :

• Un appel de fonction (px.line, px.bar, px.scatter...) par graphique
• Les données doivent être structurées, avec une ligne par observation
• Associer les colonnes aux canaux : x, y, color, size, facet_col
• Chaque appel renvoie une Figure interactive que vous pouvez personnaliser davantage