Animar mapas con Plotly Express
Plotly Express Animate maps
¡Revitaliza tus infografías!
Los mapas animados son una excelente herramienta para captar la atención y transmitir información. Ya sea que seas un empresario preparando una presentación, un periodista preparando infografías o un maestro preparando lecciones, las animaciones aumentarán la participación, el enfoque y el nivel de retención de tu audiencia. Y aunque no planees mostrar una animación en vivo, la funcionalidad sigue siendo útil para preparar visualizaciones estáticas en diferentes periodos de tiempo.
En este proyecto de éxito rápido de Ciencia de Datos, utilizaremos Python, pandas y Plotly Express para visualizar la evolución de los Estados Unidos. Específicamente, utilizaremos mapas coropléticos para animar la entrada de los estados de EE. UU. a la unión por día, por año y en períodos de tiempo más largos.
El código
El siguiente código fue escrito en Jupyter Lab y se presenta por celda.
Instalación e importación de bibliotecas
Plotly Express es una versión de alto nivel de la biblioteca de gráficos Plotly y requiere Plotly como dependencia. Puedes instalarlo con conda o pip.
Aquí tienes la instalación con conda:
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conda install -c plotly plotly_express
Y aquí tienes la versión con pip:
pip install plotly
Para instalar el paquete de análisis de datos pandas, utiliza cualquiera de las siguientes opciones:
conda install pandas
o:
pip install pandas
También necesitaremos la biblioteca NumPy (Numerical Python). No deberías tener que instalarla directamente, ya que se incluye con pandas.
Aquí están las importaciones. Estamos utilizando alias para facilitar la escritura:
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as pxCarga y preparación de los datos
Para mayor comodidad, he creado un archivo CSV con los datos requeridos y lo he almacenado en este Gist. El archivo incluye columnas para el nombre del estado, su abreviatura oficial, la fecha en que ingresó a la unión y el orden en que ingresó. El archivo está ordenado en orden ascendente por fecha. Lo cargaremos como un DataFrame de pandas porque Plotly Express funciona muy bien con pandas.
