時系列データ よく使う分析をボタンで切り替える方法！(Range Selector)

　時系列分析では特に、この範囲での推移を確認したい！という幅があるのではないでしょうか？
例えば、直近1週間、直近1ヶ月、今年といったように。これらを毎回範囲指定で見るのではなく、ボタンで切り替えられたら便利ですよね！ ということで今日は「ボタンで範囲指定を切り替える」方法についてまとめていきます！

1. 時系列データのプロット (Plotly) : 金融系に限らない時系列データのプロットの基本
2. プロットをボタンによって切り替え : (今回！)
3. (実践編) 金融系のプロット Candle Stick, OHLC Chart の描き方
   

前の記事は、こちらから！

この記事で使用するデータ

　この記事では、前回の記事と同様に GAFAをはじめた巨大企業の株価の推移を例にまとめていきます！

　ライブラリとデータの準備は以下の通り。
2018年1月1日の株価を 1.0 としたときの相対値です。

import pandas as pd  
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
df = px.data.stocks()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

range_selector

今回作るグラフ

　グラフの上にボタンをつけ、このボタンを操作することで範囲を変えられるようにします！
実際に、ボタンを押しながら範囲が変わることを確かめてみてください！

基本構成

　今回は、範囲を選択する「Range Selector」とボタンを組み合わせます！
x軸の設定を行う 「update_xaxes」で rangeselector を 辞書型に かつ ボタンを辞書型のリストの形式で設定していきます！

fig.update_xaxes(
    rangeslider_visible=True,
    rangeselector=dict(
        buttons=list([
            dict(count=1, label="直近1ヶ月", step="month", stepmode="backward"), #ボタン1つ目
        ])
    )
)

ボタン設定の詳細

　ボタンに直接関係する部分は、このdictの中身になるので、この中の要素について詳しく説明していきます！

dict(count=1, label="直近1ヶ月", step="month", stepmode="backward"), #ボタン1つ目

count

　後で紹介する step と強い関係があり、 step で指定した単位 × count 分だけ範囲を指定します！
(例) : step = 'month', count = 2 のとき、 2× month (月) = 2ヶ月分の範囲指定

label

　ボタンに表示する 文字 を指定。 (日本語でもOK)

step

　範囲を決める際になる 単位を決める

stepmode

　"backward" と "todate" を設定でき、異なる範囲設定が行える。

• backward : 最新日からさかのぼって範囲設定 (直近 ◯ ヶ月, 直近 ◯年 など)
• todate : 範囲指定のはじめを 最初のタイムスタンプに合わせる (例えば、step= "year" なら、1月1日スタート)
  (今年、今月 など)

サンプルコード

　今回まとめたグラフを描くコードは次の通りです！

# アマゾンの株価の推移

fig = go.Figure()
df_plot = df[df['date']<'2019-10-23'] #2019/10/23 までの値に絞る
fig.add_trace(go.Scatter(x=df_plot['date'], y=df_plot['AMZN']))


fig.update_xaxes(
    rangeslider_visible=True,
    rangeselector=dict(
        buttons=list([
            dict(count=1, label="直近1ヶ月", step="month", stepmode="backward"),
            dict(count=2, label="今月", step="month", stepmode="todate"),
            dict(count=6, label="直近6ヶ月", step="month", stepmode="backward"),
            dict(count=1, label="今年", step="year", stepmode="todate"),
            dict(count=1, label="直近1年", step="year", stepmode="backward"),
            dict(step="all")
        ])
    )
)
fig.show()