Exploration Interactive des Données avec Pandas, Plotly et Ipywidgets

 Introduction 

 Dans cet article, nous explorerons comment utiliser Pandas, Plotly, et ipywidgets pour créer des visualisations interactives dans Jupyter Lab. Nous travaillerons avec un jeu de données célèbre appelé Gapminder, qui contient des informations sur le PIB par habitant, l'espérance de vie, la population et le continent pour divers pays au fil des années. Notre objectif est de construire un diagramme à bulles interactif et un histogramme pour explorer les données en fonction de l'année sélectionnée à l'aide de widgets interactifs.

Pour suivre cet article interactif et explorer les graphiques générés dynamiquement, vous pouvez suivre les étapes qui se trouve dans le notebook ci-dessous. Tout d'abord, assurez vous d'exécuter les cellules dans l'ordre en appuyant sur [Shift] [Entrée] ou avec "Run" 

 Vous pouvez tester le code ici dans le navigateur , vous pouvez changer et tester d'autre scénarios, pour réinitialiser il suffit juste d'actualiser la page.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré comment utiliser Pandas, Plotly et ipywidgets pour créer des visualisations interactives dans un notebook Jupyter. En utilisant le jeu de données Gapminder, nous avons construit un diagramme à bulles interactif et un histogramme pour explorer les relations entre le PIB par habitant, l'espérance de vie et d'autres variables en fonction de l'année sélectionnée. Les widgets interactifs permettent une exploration dynamique des données, offrant ainsi une expérience d'apprentissage interactive et immersive.