
Introduction au Diagramme Camembert
Objectifs
Les objectifs de cette vidéo sont les suivants :
- Comprendre l'utilisation des
diagrammes camembert
pour la répartition des données. - Apprendre à utiliser la fonction
px.pie
de Plotly Express. - Savoir personnaliser les couleurs et labels dans un diagramme camembert.
- Maîtriser les fonctions
update_traces
etupdate_layout
pour une meilleure présentation des données.
Résumé
Apprenez à visualiser la répartition de vos données à l'aide de diagrammes camembert en utilisant Plotly Express et Python.
Description
Dans ce premier chapitre, nous examinons les différents types de diagrammes, en particulier les diagrammes camembert ou diagrammes de section. Pour analyser et afficher nos données, nous utiliserons le fichier superstore.csv
dans un data frame avec Pandas. Nous verrons comment utiliser la fonction px.pie
de Plotly Express pour créer des diagrammes camembert.
Les paramètres essentiels incluent values
pour définir la colonne à agréger et names
pour répartir les données. Nous apprendrons aussi à personnaliser les couleurs via color_discrete_sequence
et à modifier les labels pour une meilleure compréhension des visuels.
Pour rendre nos diagrammes plus informatifs, nous utiliserons des fonctions comme update_traces
et update_layout
afin d'ajuster les positions de texte et supprimer des légendes inutiles.
À la fin de cette leçon, vous serez capable de créer des diagrammes camembert bien structurés et personnalisés en quelques lignes de code.
Questions fréquentes
px.pie
de Plotly Express est utilisée pour créer un diagramme camembert.
color_discrete_sequence
en passant une liste de couleurs ou en utilisant des jeux de couleurs prédéfinis de Plotly.
Programme détaillé
Module 1 - Démarrage
Module 2 - Bases de Python pour la Data Science
Module 3 - Collecter de l'information
Module 4 - Nettoyer des données
Module 5 - Analyser des données
Module 6 - Visualiser des données



