Dplotly.graph_objects.choropleth

コロプレス マップ (略してコロプレス) は、データを表す色付きのポリゴンで構成されるマップです。

このチュートリアルでは、go.Choropleth を使用してコロプレス マップを作成する方法について説明します。

Plotly.graph_objects.Choropleth

クラスの構文を以下に示します。

 
必要な変数を渡すことで、Choropleth オブジェクトを作成できます。 これらの重要なパラメータは次のとおりです。

1. 引数 – コロプレス コンストラクターに一致するプロパティの辞書を表します。
2. オートカラースケール ––デフォルトやカスタムなど、カラー スケール パレットを指定します。 これはブール値です。
3. ジオゾン – コロプレス トレースに必要な GeoJSON データを指定します。 値が決定されない場合、plotly はデフォルトのベース マップを使用します。
4. 場所 – ロケーション ID または名前を使用して座標を設定します。
5. ロケーションモード – このパラメーターは、場所のパラメーター内のエントリを照合するために使用される場所のセットを指定します。
6. カラースケール – カラー スケールを RGB 配列として指定します。
7. ホバー情報 – マウス ホバー時にトレースに表示される情報を指定します。
8. 文章 – 各場所に関連付けられているテキスト要素を指定します。
9. ウイド – コロプレス トレースの一意の ID を割り当てます。
10. Z – 色の値を指定します。
11. 名前 – コロプレス トレース名を指定します。
12. メタ – コロプレスに関連する追加のメタデータ情報を提供します。
13. 見える – コロプレス オブジェクトが表示されるかどうかを設定します。
14. ID – 各列にラベルを割り当てます。

前のパラメーターは、Plotly の graph_objects でコロプレスを構築するときに必要になる最も一般的なパラメーターの一部です。

例 1

graph_objects を使用してコロプレスを作成する例を見てみましょう。 この例では、以下のリンクで提供されている Plotly のサンプル データセットを使用します。

https://github.com/plotly/datasets

以下に示すコードを検討してください。

 
前の例では、graph_objects を go としてインポートし、pandas を pd としてインポートすることから始めます。

次に、提供されたリンクから DataFrame を CSV として読み込みます。

最後に、go.Figure() を使用して Choropleth オブジェクトを作成し、引数として go.Choropleth() を渡します。

go.Choropleth() 内に必要なすべての詳細を含めて、ターゲットのコロプレス マップを作成します。

前のコードを実行すると、米国の州ごとの輸出の合計数を含むコロプレス マップが作成されます。

結果の図を以下に示します。

例 2

全世界の地図を表示したくない場合は、スコープを ‘usa’ に設定してビュー スコープを制限できます。

以下の例を考えてみましょう。

 
この例では、レイアウト パラメーターをディクショナリとして Figure 関数に渡します。

これにより、結果の数値は米国のみに限定されます。 例の図を以下に示します。

例 3

Plotly では update_layout() 関数を使用して Figure を更新することもできます。 次に、更新したいパラメーターを辞書として渡すことができます。

以下の例を考えてみましょう。

 
この例では、update_layout() 関数を使用して、showlakes やスコープなどの他の機能を導入します。

結果のマップを以下に示します。

結論

この記事では、Plotly の graph_objects を使用してカスタマイズされたコロプレス マップを作成する方法について説明しました。 さらに、コロプレス オブジェクトを作成するための重要なパラメーターが提供されました。