데이터 시각화 06 - Matplotlib (DF활용/누적 막대/다중 막대/원그래프)

유투버 '나도코딩'님 강의 참조

 

 

 

 

01 데이터 프레임 활용

• 지금까지는 직접 데이터를 입력했지만 나중에는 있는 데이터를 판다스를 활용하여 작업을 하게 된다.

이 데이터를 활용하여 보자

plt.plot(df['지원 번호'], df['키']); # .plot(x,y)

 

 

 

02 누적 막대 그래프

• 두개의 데이터의 합을 보여주기 위해 사용

#막대 그래프, bottom='' 을 써서 첫번째 데이터 값을 넣고 그 위에 쌓도록 함
plt.bar(df['이름'], df['국어'])
plt.bar(df['이름'], df['영어'], bottom=df['국어'])

plt.bar(df['이름'], df['국어'], label='국어')
plt.bar(df['이름'], df['영어'], bottom=df['국어'], label='영어')
plt.bar(df['이름'], df['수학'], bottom=df['영어']+df['국어'], label='수학')

plt.xticks(rotation=60)
plt.legend();

 

 

 

 

03 다중 막대

• 누적막대와 비슷하나 여러개를 한번에 옆으로 보여줄때 사용
• 누적막대의 경우 첫 x값을 보여주고 그다음 x값만큼의 크기를 빼고 옆으로 놓고 하는 식이다. 계산이 약간 필요 하다.

df.shape #df의 열과 행의 개수를 알 수 있음
(8, 10)

N = df.shape[0]
N
8

index = np.arange(N)
index
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

w = 0.25
plt.bar(index - w, df['국어'])

▶ y축 '국어' 데이터는 그대로 들고 오나, x축이 index - w 이기때문에 밀려져 있는것을 볼 수 있다.

w = 0.25
plt.bar(index - w, df['국어'])
plt.bar(index, df['영어'])

• 여기에 영어를 추가하는데 영어는 x축값 그대로 넣게 되면...

▶ 이렇게 정상적으로 데이터가 올라 온다

 

 

• 또 추가를 하면

w = 0.25
plt.bar(index - w, df['국어'])
plt.bar(index, df['영어'])
plt.bar(index + w, df['수학'])

▶ 이렇게 뽑히게 된다. 하지만 알아보기가 어렵다. 스타일 및 수정을 조금 해 보자

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.title('학생별 성적')

w = 0.25
plt.bar(index - w, df['국어'], width=w, label = '국어')
plt.bar(index, df['영어'], width=w, label = '영어')
plt.bar(index + w, df['수학'], width=w, label = '수학')
plt.legend(ncol=3)
plt.xticks(index, df['이름'], rotation=60);

 

 

 

 

 

04 원 그래프

• 원그래프는 주로 비유를 나타낼때 쓴다. 예로 찬반 투표시에 찬반의 득표수를 나타낸다던지에 쓴다.

# 파이 차트 기본

values = [30,25,20,13,10,2]
labels = ['Python','Java','JavaScript','C#','C','ETC']
plt.pie(values, labels=labels, autopct='%.1f%%'); #'autopct='%.1f%%' -> f뒤에 '%%' 삽입을 하면 % 붙음

# startangle='' 로 위치 변환 가능 
# counterclock=False 로 시계반대방향으로 설정 가능

values = [30,25,20,13,10,2]
labels = ['Python','Java','JavaScript','C#','C','ETC']
plt.pie(values, labels=labels, autopct='%.1f%%', startangle=90, counterclock=False);

# explode 를 써서 차트 간격 벌리기

values = [30,25,20,13,10,2]
labels = ['Python','Java','JavaScript','C#','C','ETC']
explode = [0.1, 0.1, 0,0,0,0]
# explode = [0.05] * 6 도 가능

plt.pie(values,labels=labels, explode=explode);

#범례 써보기
plt.pie(values,labels=labels, explode=explode)
plt.legend(loc=(1.2, 0.3), title='언어별 선호도');

 

 

▶ 원 그래프 심화

values = [30,25,20,13,10,2]
labels = ['Python','Java','JavaScript','C#','C','ETC']
colors = ['#ffadad','#ffd6a6','#fdffb6','#caffbf','#9bf6ff','#a0c4ff'] # 색상 변경
explode = [0.05] * 6

plt.pie(values, labels=labels, autopct='%.1f%%', startangle=90,
        counterclock=False, colors=colors, explode=explode);

# wedgeprops을 써서 파이 차트를 꾸밀 수 있다
wedgeprops={'width':0.6, 'edgecolor':'w', 'linewidth':3}
plt.pie(values, labels=labels, autopct='%.1f%%', startangle=90,
        counterclock=False, colors=colors, wedgeprops=wedgeprops);

# 텍스트 제어
# pctdistance='' 파이 차이의 텍스트 위치 조정

def custom_autopct(pct):
    return ('%.0f%%' % pct) if pct >= 10 else ''
    #return '{:.1f}%'.format(pct) if pct >= 10 else '' 와 동일
    # {:.1f%} -> .1f 소수점 한자리까지 보여주고 + %

plt.pie(values, labels=labels, autopct=custom_autopct, startangle=90,
        counterclock=False, colors=colors, wedgeprops=wedgeprops,
       pctdistance=0.7);