[python] Plotly를 사용한 게이지 차트 (Gauge Chart) 생성 예제 (Python Code)

Plotly를 사용한 게이지 차트 (Gauge Chart) 생성 예제 (Python Code)

 

Plotly Tutorial - 파이썬 시각화의 끝판왕 마스터하기 https://wikidocs.net/book/8909

 

https://plotly.com/python-api-reference/plotly.graph_objects.html

plotly.graph_objects: low-level interface to figures, traces and layout — 6.3.0 documentation

Plotly는 인터렉티브한 시각화가 가능한 파이썬 그래픽 라이브러리 입니다. 기본적인 시각화부터 통계, 재무, 지리 과학 및 3-dimensional 을 포함한 40개 이상의 차트 타입을 제공하는 오픈소스 입니다. 기본적으로 쥬피터 노트북에 시각화가 가능하며 인터렉티브한 dashboards 위해 Dash 또는 Chart Studio와 같은 라이브러리와 통합 및 확장이 가능합니다.

 

특징

1. Interactive 한 시각화 가능하여 사용자가 시각화된 그래프를 쉽게 줌인, 줌아웃 및 툴팁을 활용한 데이터확인이 가능합니다. (Matplotlib/Seaborn 과의 가장 큰 차이점)
2. Dash, 및 chart Studio 와같은 visualisation tools 연동으로 Web 및 application 통해 확인이 가능합니다.
   • Dash 란?
   • Chart Studio 란?
3. matplotlib 대비 코드가 훨씬 간편합니다.(이 책을 통해 익숙해진다면..)
4. Python 뿐만 아니라 R, Julia, MATLAB 등과 같은 다른 프로그래밍 언어를 스크립트를 사용하여 이용이 가능합니다.
5. Plotly는 기본적으로 JSON(JavaScript Object Notation) 형태를 주고받는 구조로 되어있습니다. 하지만 걱정 하실필요 없습니다. 본 책에서는 복잡한 JSON 형태가 아닌 직관적인 객체를 사용하는 방법으로 진행할 예정입니다.
6. Matplotlib 차트를 Plotly 차트로 변화나는 기능이 지원됩니다.
7. Pandas와의 호환 기능이 추가되어 판다스 plotting 백엔드에 Plotly를 설정하면 Padas 데이터프레임에서 바로 Plotly 로 시각화가 가능합니다.
8. 기본적인 색감이 매우 이쁩니다.(개인적인 취향)
9. 라이센스가 무료 입니다.
   • Plotly 라이센스 정책 확인

 

 

 

"""
    pip install plotly
    Plotly를 사용한 게이지 차트 (Gauge Chart) 생성 예제 (Python Code)
"""

import plotly.graph_objects as go
import plotly.offline as pyo

# --- 게이지 차트 데이터 설정 ---
value = 75  # 현재 값 (예: 판매 목표 달성률 75%)
max_value = 100 # 최대 값
title_text = "판매 목표 달성률"
unit_text = "%"

# --- Plotly Indicator 객체 생성 ---
fig = go.Figure(go.Indicator(
    mode = "gauge+number+delta", # 게이지, 숫자, 델타(변화량)를 표시
    value = value,
    number = {'suffix': unit_text}, # 숫자 뒤에 단위 표시
    domain = {'x': [0, 1], 'y': [0, 1]},
    title = {'text': title_text, 'font': {'size': 24}},
    
    # --- 게이지 설정 ---
    gauge = {
        'shape': "angular", # 게이지 모양 (angular: 원형, bullet: 수평 막대)
        'axis': {'range': [None, max_value], 'tickwidth': 1, 'tickcolor': "darkblue"},
        'bar': {'color': "darkblue"}, # 현재 값 막대의 색상
        'bgcolor': "white",
        'borderwidth': 2,
        'bordercolor': "gray",
        
        # --- 구간별 색상 설정 (Thresholds) ---
        'steps': [
            {'range': [0, 50], 'color': "lightgray"},   # 0% ~ 50%
            {'range': [50, 85], 'color': "lightblue"},  # 50% ~ 85%
            {'range': [85, 100], 'color': "yellowgreen"} # 85% ~ 100% (목표 근접/달성)
        ],
        
        # --- 목표선 설정 (Threshold) ---
        'threshold': {
            'line': {'color': "red", 'width': 4},
            'thickness': 0.75, # 목표선의 두께
            'value': 90 # 목표 값 (예: 90%)
        }
    }
))

# --- 레이아웃 설정 ---
fig.update_layout(
    paper_bgcolor = "white", # 배경 색상
    font = {'color': "black", 'family': "Arial"},
    margin = dict(l=20, r=20, t=50, b=20) # 여백 설정
)

# --- 차트 출력 (브라우저에서 확인) ---
# pyo.plot(fig, filename='gauge_chart.html')

# --- (선택 사항) Notebook 환경에서 출력 ---
fig.show()