cufflinksで対話的なplotlyグラフを簡単に作成する方法

import pandas_datareader.data as web
import cufflinks as cf
import pandas as pd
# 使うライブラリをインポート

# ↓はGDPデータの取得のためのもの
NGDPlist = ['GDP','PCEC','GPDI','NETEXP','GCE'] # データコード

# データの取得
df = web.DataReader(NGDPlist,'fred',start='2010-01-01').resample('q',label='right').last()
df = df.pct_change(1).dropna()*4 # 適当に加工しておきます。正確な年率計算はめんどうなので、、
df.columns = ['GDP','PCE','民間投資','純輸出','政府支出・投資']

fig = df.iplot(asFigure=True) # asFigure=Trueとすることでplotly 
fig.show() # 作ったグラフを表示させる。

fig = df.iplot(asFigure=True, title='米国名目GDP',yTitle='前期比年率',xTitle='Date')
# title : グラフのタイトルを設定
# yTitle : y軸のタイトルを設定
# xTitle : x軸のタイトルを設定

fig.show()

fig = dfr.iplot(asFigure=True,title='US Nominal GDP',yTitle='Annualized QoQ',xTitle='Date',
                theme='solar',dash=['solid','dashdot','dashdot','dashdot','dashdot'],width=1.8)
'''
theme : テーマの指定。 solarやwhite、ggplotなどの種類がある。
dash : solid, dash, dashdot, dotから指定。 dash=dashdotのようにすると全てdashdotになる。
       リストや辞書でデータごとに指定することも可能。
width : 折れ線グラフの線の太さを指定。

fig = dfr.iplot(asFigure=True,title='US Nominal GDP',yTitle='Annualized QoQ',xTitle='Date',
                theme='solar',dash=['solid','dashdot','dashdot','dashdot','dashdot'],width=1.8,
                mode='lines+markers',size=10)

'''
mode : 折れ線グラフにマーカーやテキスト情報を追加したり、線からマーカーに変更する場合に使用。
       lines, markers, lines+markers, lines+text, markers+text, lines+markers+text から選択。
size : マーカーのサイズを変更する場合に使用する。
symbol : マーカーの形を変更する場合に使用。circle, circle-dot, diamond, squareなどから選ぶ。

fig = df.iplot(asFigure=True, secondary_y='列名')
'''
secondary_y : 列名や列名の入ったリストを渡すことで、第二軸で扱うデータを指定。
secondary_y_title : 第二軸のタイトルを設定する場合に使用
'''

fig = df.iplot(asFigure=True, subplots=True)
'''
subplots : Trueにすれば、各データごとにチャートが作成される
shape : (rows,cols)の形式で指定するこで、列と行の数を指定することができる。