데이터 시각화 07 - Matplotlib (산점도/여러그래프/퀴즈)

유투버 '나도코딩'님 강의 참조

 

 

 

 

01 산점도

• 두 변수의 상관관계를 보여줄때 사용

plt.scatter(df['영어'], df['수학'])
plt.xlabel('영어 점수')
plt.ylabel('수학 점수')

수학을 잘하면 영어도 잘할 확률이 높다는것을 볼 수 있다

# size = 마커의 사이즈 크기
sizes = df['학년'] * 500 # 학년별 사이즈 
plt.scatter(df['영어'], df['수학'], s=sizes)
plt.xlabel('영어 점수')
plt.ylabel('수학 점수')

 

# 스타일 적용
# c = '' 색상을 적용할 대상, cmap='' cmap에서 가진 색상으로 c 대상을 적용
plt.scatter(df['영어'], df['수학'], s=sizes, c=df['학년'], cmap='viridis')
plt.xlabel('영어 점수')
plt.ylabel('수학 점수')

• cmap 관련 링크 (https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html)
• 'alpha' 값을 주면 겹치는 부분도 서로 투명하게 볼 수 있음

# colorbar = 현재 좌표축이나 차트의 오른쪽에 세로 컬러바를 표시
# 테이터 값의 컬러맵 매핑 위치를 나타냄
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.scatter(df['영어'], df['수학'], s=sizes, c=df['학년'], cmap='viridis')
plt.xlabel('영어 점수')
plt.ylabel('수학 점수')

#colorbar() = ticks - 컬러바 범위, shrink - 컬러바 사이즈, orientation - 방향
plt.colorbar(ticks=[1,2,3], label='학년', shrink=0.5, orientation='horizontal');

 

 

 

02 여러 그래프

• 한번에 여러 그래프를 찍어 보자

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15,10)) #subplots('가로 세로 개수')
fig.suptitle('여러 그래프 넣기')

• 먼저 몇개의 그래프를 그릴것인지 .subplots()를 통해 선언 한다

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15,10)) #subplots('가로 세로 개수')
fig.suptitle('여러 그래프 넣기')

axs[0, 0].bar(df['이름'], df['국어'], label='국어 점수')
axs[0, 0].set_title('첫 번째 그래프')
axs[0, 0].legend()
axs[0, 0].set(xlabel='이름', ylabel='점수')
axs[0, 0].set_facecolor('lightyellow')
axs[0, 0].grid(linestyle='--', linewidth=0.5)

• 그래프 개수를 정한 후, axs가 가진 각각의 그래프 위치를 가져와 원하는 스타일을 하면 된다.

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15,10)) #subplots('가로 세로 개수')
fig.suptitle('여러 그래프 넣기')


#첫번째 막대
axs[0, 0].bar(df['이름'], df['국어'], label='국어 점수')
axs[0, 0].set_title('첫 번째 그래프')
axs[0, 0].legend()
axs[0, 0].set(xlabel='이름', ylabel='점수')
axs[0, 0].set_facecolor('lightyellow')
axs[0, 0].grid(linestyle='--', linewidth=0.5)

#두번째 꺾은선
axs[0, 1].plot(df['이름'], df['수학'], label='수학')
axs[0, 1].plot(df['이름'], df['영어'], label='영어')
axs[0, 1].legend()


#세번째 여러막대
axs[1, 0].barh(df['이름'], df['키'])

#네번째 
axs[1, 1].plot(df['이름'], df['사회'], color='green', alpha=0.5);

 

 

03 퀴즈

data = {
    '영화' : ['명량', '극한직업', '신과함께-죄와 벌', '국제시장', '괴물', '도둑들', '7번방의 선물', '암살'],
    '개봉 연도' : [2014, 2019, 2017, 2014, 2006, 2012, 2013, 2015],
    '관객 수' : [1761, 1626, 1441, 1426, 1301, 1298, 1281, 1270], # (단위 : 만 명)
    '평점' : [8.88, 9.20, 8.73, 9.16, 8.62, 7.64, 8.83, 9.10]
}
df = pd.DataFrame(data)
df

 

1) 영화 데이터를 활용하여 x축은 영화, y축은 평점인 막대 그래프를 만드시오

labels = df['영화']
values = df['평점']
plt.bar(labels, values)

 

 

2) 아래 스타일 적용

1. 제목 : 국내 Top 8 영화 평점 정보
2. x축 label : 영화(90도 회전)
3. y축 label : 평점

labels = df['영화']
values = df['평점']
plt.bar(labels, values)
plt.title('국내 Top 8 영화 평점 정보')
plt.xlabel('영화')
plt.xticks(rotation=90)
plt.ylabel('평점')

 

 

 

3) 개봉 연도별 평점 변화 추이를 꺾은선 그래프로 그리시오

# 개봉 연도별 평점 구하기
df_group = df.groupby('개봉 연도').mean() # 평균을 구한 후 
df_group.reset_index(inplace = True) # 개봉연도의 모든 행을 일치 시킴
df_group

plt.plot(df_group['개봉 연도'], df_group['평점']);
# '개봉 연도' 대신 df_group.index로도 처리 가능

 

 

4) 스타일 적용

1. 마커 'o' 추가
2. x축 2005년부터 5년 단위로 끊기
3. y축 7~10 으로 바꾸기

plt.plot(df_group['개봉 연도'], df_group['평점'], marker='o');
plt.yticks([7.0,7.5,8.0,8.5,9.0,9.5,10])
plt.ylim(7, 10)

 

 

 

5) 9점 이상인 영화의 비율을 나타낸 원 그래프 및 세부 사항 적용

1. 라벨 - 9점 이상, 9점 미만
2. 퍼센트 - 소수점 첫째자리까지만 표시
3. 범례 - 그래프 우측에 표시

filter = df['평점'] >= 9.0 # 일단 두개로 나눔
values = [len(df[filter]), len(df[~filter])] #두개로 나뉜 데이터의 길이를 추출
labels = ['9점 이상', '9점 미만']
plt.pie(values, labels=labels, autopct='%.1f%%')
plt.legend(loc=(1,0.3))