時系列をグリグリしていきます

環境

python==3.8
plotly==4.10.0

plotlyを使った時系列の可視化

時系列データは前処理も大変ですが、綺麗な可視化も同じように大変です

時系列の可視化ではおかしなピークがあると、
・それが何月何日のことだったのか
・異常ならその時のコメントを参照できないか
・もう少しスケールを拡大したり、変化させられないか
というリクエストが発生します

そのたびにソースデータ側を見に行くのは大変ですが、plotlyの動的な可視化ならば
その時点が何月何日なのかを特定することも簡単ですし
特定の期間に絞る、半年オーダーだけに拡大することも可能です

まずline plot

plotlyのラインplotをつかってみる

import plotly.express as px
fig = px.line(x=[1,2,3,4,5], y=[10,11,15,16,8], title="line plot")
fig.show()

普通の線形plotがかけた

plotlyのdatasetsから呼び出せる株価データを使ってみる

import plotly.express as px
import pandas as pd
df = px.data.stocks()
fig = px.line(df,x='date', y='NFLX', title="NFLX stocks plot")
fig.show()

日付が認識できるフォーマットで入力されている場合、X軸に指定することで時刻にしてくれる

表示期間を指定するrange

import plotly.express as px
import pandas as pd
df = px.data.stocks()
fig = px.line(df,x='date', y='NFLX', title="NFLX stocks plot", range_x=['2018-07-01','2019-12-31'])
fig.show()

Y軸に複数を指定する

import plotly.express as px
import pandas as pd
df = px.data.stocks()
fig = px.line(df,x='date', y=df.columns[1:6], title="6 company stocks plot")
fig.show()

目盛り間隔を変更する

import plotly.express as px
import pandas as pd
df = px.data.stocks()
fig = px.line(df,x='date', y=df.columns[1:6], title="6 company stocks plot")
fig.update_xaxes(
    dtick="M1",
    tickformat="%b\n%Y")
fig.show()

〇か月区切りをdtickにM〇で渡す
目盛りラベルのフォーマットは文字型で渡し、改行記号等を使って表示形式を変更できる

例えば

fig.update_layout(
    title="6 company stocks plot",
    xaxis_tickformat = '%d %B (%a)<br>%Y'
)

として指定してやれば曜日や年月日の表示を操作できる

マウスをかざした時の挙動を変える

通常の場合、マウスをかざしても一点の情報を参照できるが、
layoutを変更して全データに対して情報を表示させることもできる

通常の場合

import plotly.express as px
import pandas as pd
df = px.data.stocks()
fig = px.line(df,x='date', y=df.columns[1:6], title="6 company stocks plot")
fig.update_xaxes(
    dtick="M1",
    tickformat="%b\n%Y")

fig.update_layout(template=go.layout.Template())

fig.show()

表示区間をインタラクティブにするrange selector

update_layoutをつかうことで、figに入れたグラフに表示区間を指定する機能がつけられる
go.Figureから作ったものに対しても、plotly.expressから作ったものに対しても適応できる
コピペして使いまわせるので便利

graph_objectsに付け加える

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd

fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Scatter(x=list(df.date), y=list(df.GOOG)))

fig.update_layout(
    title_text="range slider and selectors"
)

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        rangeselector=dict(
            buttons=list([
                dict(count=1,
                     label="1m",
                     step="month",
                     stepmode="backward"),
                dict(count=6,
                     label="6m",
                     step="month",
                     stepmode="backward"),
                dict(count=1,
                     label="YTD",
                     step="year",
                     stepmode="todate"),
                dict(count=1,
                     label="1y",
                     step="year",
                     stepmode="backward"),
                dict(step="all")
            ])
        ),
        rangeslider=dict(
            visible=True
        ),
        type="date"
    )
)

fig.show()

plotly.expressに付け加える

import plotly.express as px
fig = px.line(df,x='date', y=df.columns[1:6])

fig.update_layout(
    title_text="range slider and selectors"
)

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        rangeselector=dict(
            buttons=list([
                dict(count=1,
                     label="1m",
                     step="month",
                     stepmode="backward"),
                dict(count=6,
                     label="6m",
                     step="month",
                     stepmode="backward"),
                dict(count=1,
                     label="YTD",
                     step="year",
                     stepmode="todate"),
                dict(count=1,
                     label="1y",
                     step="year",
                     stepmode="backward"),
                dict(step="all")
            ])
        ),
        rangeslider=dict(
            visible=True
        ),
        type="date"
    )
)

fig.show()

scatterを使ったplot

import plotly.express as px
fig = px.scatter(df,x=df['date'], y=df.columns[1:6])
fig.show()

graph_objectsを使ったplot


import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure([
    go.Scatter(
        x=df['date'], y=df[df.columns[i]],
        opacity=.5
    )
    for i in range(1,len(df.columns))
])

fig.show()

graph_objectsはキャンパスに上から付け足していくような描画が得意
go.Figureで作ったキャンバスにgo.scatterを付け足していく
今回はforで列を変更しながら5回go.scatterを付け足したが、
個別にadd_traceで付け足してもいい
その場合、ある線は破線、ある線は実線にしていすることも可能

以下はlineのタイプを変更したもの

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure([
    go.Scatter(
        x=df['date'], y=df[df.columns[i]], 
        opacity=.5, 
        line=dict(dash='dash')
    )
    for i in range(1,len(df.columns))
])

fig.show()

株価のキャンドルチャート

株価の始値;高値;安値;終値を指定することで簡単にキャンドルチャートを作れる

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],
                open=df['AAPL.Open'],
                high=df['AAPL.High'],
                low=df['AAPL.Low'],
                close=df['AAPL.Close'])])

fig.update_layout(
    title_text="Candle"
)

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        rangeselector=dict(
            buttons=list([
                dict(count=1,
                     label="1m",
                     step="month",
                     stepmode="backward"),
                dict(count=6,
                     label="6m",
                     step="month",
                     stepmode="backward"),
                dict(count=1,
                     label="YTD",
                     step="year",
                     stepmode="todate"),
                dict(count=1,
                     label="1y",
                     step="year",
                     stepmode="backward"),
                dict(step="all")
            ])
        ),
        rangeslider=dict(
            visible=True
        ),
        type="date"
    )
)

fig.show()

以上

値を参照できるって素晴らしいよね

【plotlyで時系列】plotlyで動的な可視化をする【python,株価】

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