plotly.express怎么读取csv文件并画图

使用 plotly.express 读取 csv 文件并画图需要使用 pandas 库来读取 csv 文件，并将数据框传递给 plotly.express 的绘图函数。

以下是一个简单的例子，演示如何使用 plotly.express 读取 csv 文件并绘制散点图：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 从csv文件中读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 使用plotly.express绘制散点图
fig = px.scatter(df, x="x_column", y="y_column", color="color_column")

# 显示图形
fig.show()

在上面的代码中，我们使用 pandas 库的 `read_csv` 函数从 csv 文件中读取数据，然后将数据框传递给 plotly.express 的 `scatter` 函数来绘制散点图。我们还可以指定要在图表中显示的列，如 x 轴、y 轴和颜色。

如果您需要绘制不同类型的图形，例如直方图或箱线图，只需使用 plotly.express 的适当函数即可。

相关问题

plotly.express与matplotlib.pyplot的区别

plotly.express和matplotlib.pyplot都是Python中用于数据可视化的库，但是它们有一些区别：

1. 语法风格不同：plotly.express采用更加简单直观的语法，易于学习和使用，而matplotlib.pyplot则需要编写更多的代码才能得到相同的结果。

2. 输出格式不同：plotly.express的输出结果是交互式的网页图形，可以进行缩放和交互操作，而matplotlib.pyplot的输出结果是静态的图片。

3. 功能不同：plotly.express提供了很多高级的数据可视化功能，例如3D图形、动画、地图等，而matplotlib.pyplot则更适合于基本的数据可视化任务。

4. 应用场景不同：plotly.express适合于需要进行交互式数据可视化的应用场景，例如数据分析、科学研究等，而matplotlib.pyplot则更适合于需要静态图片的应用场景，例如报告制作、出版等。

总之，plotly.express和matplotlib.pyplot都有它们自己的优点和适用场景，具体选择哪个库取决于你的需求和偏好。

plotly.express 绘制数据地图

使用 Plotly Express 绘制数据地图非常简单，只需要几行代码就可以完成。这里我以世界各国的人均 GDP 数据为例，演示如何使用 Plotly Express 绘制数据地图。

首先，需要安装 `plotly` 和 `plotly_express` 库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install plotly
!pip install plotly_express

接下来，我们需要读取数据。这里我使用的是 `plotly_express` 自带的 `gapminder` 数据集，可以直接使用以下代码进行读取：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()

然后，我们需要对数据进行处理，只保留最近一年（2018）的数据，并计算每个国家的人均 GDP。可以使用以下代码进行处理：

df = df[df['year'] == 2018]
df['GDP'] = df['gdpPercap'] * df['pop']

最后，我们可以使用 `choropleth` 函数绘制数据地图。以下是完整的代码：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()
df = df[df['year'] == 2018]
df['GDP'] = df['gdpPercap'] * df['pop']

fig = px.choropleth(df, locations='iso_alpha',
                    color='GDP',
                    hover_name='country',
                    projection='natural earth')
fig.show()

运行以上代码，就可以得到世界各国的人均 GDP 数据地图。