Jupyter Notebookでグラフをインタラクティブに操作できるplotlyを使ってみたらめっちゃ便利だった

背景

Pythonでグラフを描画するとき、よくmatplotlibを使うと思います。
ただ、x/yの範囲を始め見た目を変えるときや、中身の細かい数字を見たいときに
一々ポチポチコードを実行する必要があり、面倒なことがあります。

Plotlyというライブラリを使うと、Jupyter Notebook上でグリグリ操作できると聞いて、勉強してみました。

元データ準備

私の家のSwitchbotで計測している気温データを使います。

import pandas as pd 
from tqdm.auto import tqdm

date_range = pd.date_range(start='2025-10-01', end='2025-10-31', freq='D')
f_list = []

for d in tqdm(date_range):
    d_str = d.date().isoformat()
    f = pd.read_csv(f'https://ikube.click/202505_switchbot/data/{d_str}.csv')
    f_list.append(f)

df = pd.concat(f_list, ignore_index=True)

df['currentTime'] = pd.to_datetime(df['currentTime'])

サンプルはこんな感じです。deviceIdが複数あり、時間ごとの気温が入っています。

使い方

参考

matplotlib

# よくあるmatplotlibのプロット
plt.figure(figsize=(10, 5))

for device_id, group in df.groupby('deviceId'):
    plt.plot(group['currentTime'], group['temperature'], label=device_id)

plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature per Device')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

seaborn

# seabornだとコード量少なくいい感じになる
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.lineplot(data=df, x='currentTime', y='temperature', hue='deviceId')

plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

どちらも、以下のようなグラフになります。

本題：plotly

以下のようにimport、初期設定します

import plotly.express as px # こうやってインポートするのが定石らしい

import plotly.io as pio
pio.renderers.default = "vscode" # VSCodeのJupyterNotebookだとこうする
# pio.renderers.default = "notebook_connected"  # JupterLabだとこうするらしい
# pio.renderers.default = "colab"  # GoogleColabだとこうする

折れ線グラフ

fig = px.line(
    df, # データフレームを指定
    x="currentTime",
    y="temperature",
    color="deviceId",
    # markers=True,
    title="Temperature by Device"
)

fig.update_layout(xaxis_title="Time", yaxis_title="Temperature")
fig.show()

htmlにして保存したもの（Jupyter Notebookで同じものが見えます）

めっちゃ便利・・・！

• Jupyer Notebook上でマウスを乗せるとデータが表示される
• 右側の凡例をクリックすると表示する要素を消せる
• 右上のボタンで拡大・縮小・表示のリセットなどができる
• 右上のカメラのアイコンでpngでエクスポートできる
  • 拡大・縮小を維持したままエクスポートできる
  • ただし画質はデフォではちょっとイマイチ？

積み上げ棒グラフ

自分がよく使うグラフを勝手に紹介していきます。

# データ準備
df['battery'] = df['battery'].astype(int)

# サンプリング
df_midnight = df[
    (df["currentTime"].dt.hour == 0) &
    (df["currentTime"].dt.minute == 0)
]

df_midnight['day'] = df_midnight['currentTime'].dt.day

# 描画
fig = px.bar(
    df_midnight, 
    x="day", 
    y="battery", 
    color="deviceId", 
    title="total battery by day")
fig.show()

散布図

fig = px.scatter(
    df, 
    x="temperature", 
    y="humidity", 
    color="deviceId", # 色を分けるカラムを指定
    symbol="deviceId", # マーカーの形を分けるカラムを指定
    hover_data=["currentTime", "battery"], # マウスオーバで表示されるカラム
    title="temp vs humid")
fig.show()

参考

ドキュメントはこちら