在当今的商业智能领域，数据可视化扮演着至关重要的角色。它不仅帮助技术人员理解数据，还能让非技术背景的人士洞察数据背后的故事。为了创建出色的图表，市面上有许多库可供选择。本文将介绍Plotly库，它因其交互性、简单性、美观性、能够创建仪表板以及与Python脚本的兼容性而受到青睐。
Plotly库提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、散点图等，并且支持交互操作，使得用户可以更直观地探索数据。此外，Plotly的API简洁明了，易于上手，即使是初学者也能快速掌握。
本文的数据集来源于Kaggle，包含了大量文章信息。首先使用Pandas库读取数据，并进行初步的探索。
df = pd.read_csv("/kaggle/input/geeksforgeeks-articles/articles.csv")
通过查看数据的前几行，可以对数据集有一个大致的了解。
df.head()
在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。这包括添加新的列（如日期、月份和年份），以及删除无用列（如链接列）。
df["year"] = df["last_updated"].str.split(",", expand=True).get(1)
df["date_month"] = df["last_updated"].str.split(",", expand=True).get(0)
df["month"] = df["date_month"].str.split(" ", expand=True).get(1)
df["date"] = df["date_month"].str.split(" ", expand=True).get(0)
df.drop(["link"], axis=1, inplace=True)
接下来，检查数据的形状，以确保数据的行和列数量符合预期。
df.shape
在进行任何分析之前，检查数据中的空值是非常重要的。可以通过以下代码来查看数据中的空值。
null_index = df.isnull().sum().index
null_values = df.isnull().sum().values
通过可视化空值，可以更直观地了解数据的完整性。
# 绘制空值图
为了进行计算和分析，需要确保数据类型的正确性。例如，年份和日期应该是整数类型。
df["year"] = df["year"].astype(int)
df["date"] = df["date"].astype(int)
接下来，将通过Plotly库来创建图表，并对数据进行深入分析。
# 检查数据集中最受欢迎的
df.author_id.value_counts()[:10]
通过柱状图，可以直观地看到不同文章数量。
fig = px.histogram(x=author_name, y=author_count)
fig.update_layout(xaxis_title="名称", yaxis_title="文章数量", title="每位文章总数")