コールバックを利用した可視化事例¶
次のボタンをクリックし、各セルのrunをクリックするとコードが実行される。
選択した日付から年代と居住都道府県を可視化¶
上の棒グラフの要素をクリックすると、選択された年代ごとの円グラフと居住都道府県の棒グラフが動的に描画される。
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
df = pd.read_pickle("https://github.com/plotly-dash-book/events/raw/plotly/20210112/plotly/data.pickle")
age_df = (
df.groupby(["確定日", "年代"]).size().reset_index().rename({0: "感染者数"}, axis=1)
)
prefectures_df = (
df.groupby(["確定日", "居住都道府県"])
.size()
.reset_index()
.rename({0: "感染者数"}, axis=1)
)
fixed_date_sum_df = age_df.groupby("確定日").sum()
age_prefectures_fig = go.FigureWidget(
make_subplots(
rows=2,
cols=2,
specs=[
[{"type": "xy", "colspan": 2}, None],
[{"type": "domain"}, {"type": "xy"}],
],
subplot_titles=("感染者数の推移", "年代別内訳", "居住都道府県"),
)
)
age_prefectures_fig.update_layout(height=800)
age_prefectures_fig.add_trace(
go.Bar(x=fixed_date_sum_df.index, y=fixed_date_sum_df["感染者数"]), row=1, col=1
)
age_prefectures_fig.add_trace(go.Pie(textinfo="label+percent"), row=2, col=1)
age_prefectures_fig.add_trace(go.Bar(name="居住都道府県"), row=2, col=2)
def update_age_prefectures(trace, points, selector):
date = points.xs[0]
age_by_day_df = age_df.loc[age_df["確定日"] == date].sort_values("感染者数")
age_prefectures_fig.data[1].values = age_by_day_df["感染者数"]
age_prefectures_fig.data[1].labels = age_by_day_df["年代"]
age_prefectures_fig.layout.annotations[1].text = f"年代別内訳({date})"
prefectures_by_day_df = prefectures_df.loc[
prefectures_df["確定日"] == date
].sort_values("感染者数", ascending=False)
age_prefectures_fig.data[2].x = prefectures_by_day_df["居住都道府県"]
age_prefectures_fig.data[2].y = prefectures_by_day_df["感染者数"]
age_prefectures_fig.layout.annotations[2].text = f"居住都道府県({date})"
age_prefectures_fig.data[0].on_click(update_age_prefectures)
age_prefectures_fig
選択した日付から年代と居住都道府県を可視化¶
上の棒グラフの要素をクリックすると、選択された曜日のみを抽出した折れ線グラフが動的に描画される。
dayname_jp = {0: "月曜日", 1: "火曜日", 2: "水曜日", 3: "木曜日", 4: "金曜日", 5: "土曜日", 6: "日曜日"}
day_df = fixed_date_sum_df.reset_index().copy()
day_df.index = day_df["確定日"].dt.dayofweek
day_df.index.name = "dayofweek"
day_df["曜日"] = day_df.index.map(lambda x: dayname_jp[x])
day_fig = go.FigureWidget(
make_subplots(
rows=2, cols=1, subplot_titles=("感染者数の推移", "各曜日の感染者数の推移"), shared_xaxes=True
)
)
day_fig.update_layout(height=800)
day_fig.add_trace(
go.Bar(x=day_df["確定日"], y=day_df["感染者数"], name="感染者数", hovertext=day_df["曜日"]),
row=1,
col=1,
)
day_fig.add_trace(
go.Scatter(x=day_df["確定日"], y=day_df["感染者数"].rolling(7).mean(), name="7日移動平均"),
row=1,
col=1,
)
day_fig.add_trace(go.Scatter(), row=2, col=1)
def update_dayofweek(trace, points, selector):
try:
date = points.xs[0]
except IndexError:
return
dayofweek = day_df.loc[day_df["確定日"] == date].index[0]
dayofweek_df = day_df.loc[dayofweek]
day_fig.data[2].x = dayofweek_df["確定日"]
day_fig.data[2].y = dayofweek_df["感染者数"]
dayname = dayname_jp[dayofweek]
day_fig.data[2].name = dayname
day_fig.layout.annotations[1].text = f"{dayname}の感染者数の推移"
day_fig.data[0].on_click(update_dayofweek)
day_fig