KT AIVLE DX #3 - 데이터 분석(1) 시각화 라이브러리

 

1. 라이브러리 준비

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

2. 기본차트 그리기

1) 차트 그리기

• plt. plot(1차원 값) : 라인차트가 그려진다. → x축 : 인덱스 → y축 : 1차원 값

2) x축과 y축의 값 지정하기

• plt.plot(x축, y축)

• plt.plot(x축, y축, data=df)

3. 차트 꾸미기

1) x축, y축 이름, 타이틀 붙이기

plt.plot(x, y)
plt.xticks(rotation = 30) # x축 label 방향을 30도 틀기
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축')
plt.title('제목')
plt.show()

2) 라인 스타일 조정하기

• color = ‘r’, ‘g’, ‘b’,,,,,

• linestyle = ‘-’, ‘--’, ‘-’, ‘:’

• marker = ‘.’ point, ‘,’ pixel, ‘o’ circle, ‘v’ triangle_down, ‘^’ triangle_up, ‘<’ triangle_left, ‘>’ triangle_right

plt.figure(figsize=(5,3))
plt.plot(data['Date'], data['Ozone']
         ,color='green'                # 칼러
         , linestyle='dotted'          # 라인스타일
         , marker='o')                 # 값 마커(모양)

3) 여러 그래프 겹쳐서 그리기, 범례, 그리드 추가

plt.figure(figsize=(5,3))
# 첫번째 그래프
plt.plot(x1, y1, color=,linestyle=, marker=)
# 두번째 그래프
plt.plot(x1, y2, color=,linestyle=, marker=)
# 범례, 그리드 추가
plt.legend([그래프 순서대로 리스트 작성], loc=위치)
plt.grid()
plt.show()

4) 축 범위 조정하기

plt.ylim(0, 100)
plt.xlim(0,10)

5) 데이터프레임.plot()

df.plot(x=, y=[], title=)
plt.grid()
plt.show()

6) 수평선 수직선 추가

plt.plot(x= , data= )
plt.axhline(값, color= , linestyle= ) #수평선
plt.axvline(값, color= , linestyle= ) #수직선
plt.show()

7) 그래프에 텍스트 추가

plt.plot(data['Ozone'])
plt.axhline(40, color = 'grey', linestyle = '--')
plt.axvline(10, color = 'red', linestyle = '--')
plt.text(행위치, 열위치, '추가할 텍스트')
plt.text(10.1, 20, '10')

plt.show()

8) 여러 그래프 나눠서 그리기

• plt.subplot(행 개수, 열 개수, 순서)

• 잘 사용하면 for문으로도 그릴 수 있다!

plt.figure(figsize = (12,8))
plt.subplot(3,1,1)
plt.plot('Date', 'Temp', data = data)
plt.grid()

plt.subplot(3,1,2)
plt.plot('Date', 'Wind', data = data)

plt.subplot(3,1,3)
plt.plot('Date', 'Ozone', data = data)
plt.grid()
plt.ylabel('Ozone')

plt.tight_layout() # 그래프간 간격을 적절히 맞추기
plt.show()