数据分析的图表问题与 plotly，pandas

Question

我是数据分析的新手，我正在学习一门课程。 但我对某些图表有疑问。

我正在尝试使用 plotly 的库制作图表。我正在使用“Netflix TV and Show”数据集并查看多年来的发布数量。

首先，我创建了一个数组，在其中放入了“release_year”和“count”

Release=netflix.groupby(['release_year','type']) \
               .size().reset_index(name='count')

然后我创建一个酒吧

fig=px.bar(Release, x='release_year', y='count',color='type', 
           labels={'x':'Anno di rilascio', 'y':'Numero di Rilasci'},
           title='Rilasci')
fig.show()

1. 第一个问题：为什么我在 bar 中看不到标签？
2. 如果我只想分析“2019”或比较 2018,2019 可以吗？我需要保存在 2019 版本的新数组中吗？

Answer 1

对于 1)，假设您的意思是当您将鼠标悬停在栏上时想要查看标签，您可以将字典传递给 px.bar 的 hover_data 参数。

当您将键值对传递给hover_data 时，您会注意到它们的解释方式，键是列名，值是要显示的DataFrame 的列。我不相信有办法重命名列，所以旧列名的值应该是False。

fig=px.bar(Release, x='release_year', y='count',color='type', 
           hover_data={
           'release_year':False,
           'count':False,
           'Anno di rilascio':Release['release_year'], 
           'Numero di Rilasci':Release['count']
           },
           title='Rilasci')

对于 2) 是的，您需要创建一个新数组，但使用切片并不太难。

Release_slice = Release[Release['release_year'].isin([2018, 2019])]

fig=px.bar(Release_slice, x='release_year', y='count',color='type', 
           hover_data={
           'release_year':False,
           'count':False,
           'Anno di rilascio':Release_slice['release_year'], 
           'Numero di Rilasci':Release_slice['count']
           },
           title='Rilasci')

fig.show()