データの可視化は、データを理解したり、分析結果をわかりやすく伝える上で非常に重要です。
Pythonのデータ可視化ライブラリとしてはMatplotlibやSeabornが有名ですが、「Plotly」を使えば簡単なコードでインタラクティブなグラフを作成することができます。
本記事では、Plotlyの基本的な使い方について、簡単なデータを使いながら解説していきます。
Plotlyとは？
Plotlyとは、インタラクティブなグラフを作れるPythonのライブラリです。
インタラクティブなグラフとは、例えば以下のように、ホバー表示や拡大・縮小などの操作ができるグラフのことです。
静的なグラフと異なり、Plotlyを用いることで、詳細にデータを確認したり、そこから新たなインサイトを得たりなど、より高度な分析も可能となります。
Plotlyは折れ線グラフや散布図はもちろん、3Dグラフをはじめとした、様々なグラフの作成にも対応しています。その他のグラフについては、公式サイトもご参照ください。
基本的な使い方
インストール
では、さっそくPlotlyの基本的な使い方を解説します。
まずはPlotlyをインストールします。
pip install plotlyグラフを作成する
インストールが完了したら、さっそくグラフを作成してみましょう。ここでは折れ線グラフを作成してみます。
PlotlyにはPlotly Graph ObjectsとPlotly Expressの2つの使い方がありますが、今回はシンプルなPlotly Expressを使用します。
以下は、簡単なサンプルデータを使ったコードの例です。
import pandas as pd
import plotly.express as px
# サンプルデータの作成
df = pd.DataFrame({
'日付': pd.date_range(start='2025-01-01', periods=7),
'売上': [100, 150, 130, 170, 200, 220, 210]
})
# 折れ線グラフの作成
fig = px.line(df, x='日付', y='売上', title='日別売上の推移')
fig.show()グラフにカーソルを当ててもらえばわかる通り、ホバー表示や拡大など、インタラクティブな操作が可能です。
わずか数行で、こんなにリッチなグラフが作れるのは嬉しいですね！
グラフをカスタマイズする
Plotlyでは、タイトルや軸ラベル、色設定などを柔軟に変更できます。
今度は同じデータを使って棒グラフを作成し、色々なカスタマイズをしてみます。
# カスタマイズされた棒グラフの作成
fig = px.bar(df, x='日付', y='売上',
title='日別売上（カスタマイズ例）',
labels={'売上': '金額（円）'},
color='売上')
fig.update_layout(title_font_size=20)
fig.show()軸ラベルやグラフの色を簡単に変更することができました。
また、今回はシンプルなPlotly Expressを使用しましたが、Plotly Graph Objectsを使用すれば、高度な設定も可能になり、表現の幅がグッと広がります。
まとめ
今回はPlotlyの基本的な使い方を解説しました。
Plotlyはインタラクティブでスタイリッシュなグラフを作ることができるPythonの可視化ライブラリです。
コード量も少なく、直感的に操作できるのも魅力で、データ分析初心者にも扱いやすいライブラリと言えるでしょう。
是非あなたのデータ分析にもPlotlyを取り入れてみてください！
