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En voilà un super bout de code qui en ravira plus d’un !
Dans mes recherches d’aller toujours plus loin et le plus simplifier mon code (Oui souhaiter aller au plus simple est un leitmotiv afin de rendre mon code le plus compréhensible possible !), j’ai eu le bonheur de lire un tips fournis par Alexandre Warembourg, senior Data Scientist, qui fournit des tips de temps à autres.

Et l’un d’eux m’a particulièrement interpelé et je ne m’en passerait plus !


Je vous livre donc ici le contenu du ‘tips’ que j’ai ‘upgradé’ d’une syntaxe pour adapter le nombre de décimales souhaitées dans la fonction ‘groupby’ :

version notebook jupyter :

Vient maintenant le moment de configurer le dataframe pour réaliser un barplot sous plotly.go

# config data pour mise en graph df_sorted = df_group.sort_values(by='moyenne_eleves_par_structure', ascending = False).head(10) # création du graph fig = go.Figure(go.Bar( x=df_sorted['Département'], y=df_sorted['moyenne_eleves_par_structure'], marker=dict(color=df_sorted['moyenne_eleves_par_structure']), # Color depends on values text=df_sorted['moyenne_eleves_par_structure'], hoverinfo='text', marker_color = 'mediumaquamarine' )) fig.update_traces(texttemplate='%{text:.2s}', textposition='inside') # update du layout : fig.update_layout( title="Top 10 des départements : Effectif moyen d'élèves par structure scolaire", xaxis_title="Départements", yaxis_title="Effectif moyen des élèves", uniformtext_minsize=10, uniformtext_mode='show' ) fig.show()
data visualisationdataviznotebookpandasplotly

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Michael Tirat



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