[Part 2] 시각화-라인그래프

line 그래프¶

• line 그래프는 데이터가 연속적인 경우 사용하기 적절하다. (예를 들면, 주가 데이터)

먼저 pandas를 이용하여 데이터 셋을 가져와서 그래프를 그리고, matplotlib.plot 라이브러리를 이용해서 파라미터 값을 하나씩 구성할 예정이다.

pandas 활용¶

In [6]:

import pandas as pd
#우선 판다스 라이브러리를 import

import matplotlib.pyplot as plt
#다음으로 그래프를 그리기 위한 matplotlib.pyplot 라이브러리를 import 한다.

# 한글 입력이 되지 않을 때는 다음 줄을 입력해주면 된다.
# 맥에는 나눔 고딕이 아닌 애플고딕을 사용해야한다.

from matplotlib import rc  

rc('font', family='AppleGothic')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

Graph 사이즈 키우기¶

그래프 설정등은 다음처럼 pyplot 라이브러리를 활용한다.¶

In [ ]:

plt.rcParams["figure.figsize"] = (12, 9)

In [ ]:

df.plot()

Plot 그래프¶

plot은 일반 선그래프를 나타낸다.

In [7]:

df = pd.read_csv('https://bit.ly/ds-house-price-clean')

In [11]:

df['분양가'].plot()

#plot가 안될때에는 pip3 install matplotlib로 설치한다

Out[11]:

<AxesSubplot:>

kind 옵션을 통해 원하는 그래프를 그릴 수 있다. 디폴트는 선 그래프이다.

kind 옵션:

* line: 선그래프¶

• bar: 바 그래프
• barh: 수평 바 그래프
• hist: 히스토그램
• kde: 커널 밀도 그래프
• hexbin: 고밀도 산점도 그래프
• box: 박스 플롯
• area: 면적 그래프
• pie: 파이 그래프
• scatter: 산점도 그래프

In [13]:

df['분양가'].plot(kind='line')

Out[13]:

<AxesSubplot:>

In [12]:

df['분양가'].plot(linestyle='dashed')

#선 스타일은 다음과 같이 수정할 수 있다.
#Solid
#dashed
#Dotted
#Dash-dot

Out[12]:

<AxesSubplot:>

In [26]:

df['분양가'].plot(linestyle='dashed', color="r", marker="o")

Out[26]:

<AxesSubplot:>

matplotlib.plot 라이브러리 활용¶

기본 선 그래프는 plot를 사용하여 그린다.

In [2]:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
plt.show()

다음은 선 그래프의 선 모양을 나타낼 수 있는 방법이다. 위에 판다스에서 소개한 방법처럼 linestyle='' 의 방법으로 사용해도 되지만 plot 에서 다음과 같이 간단하게 사용할 수 있다.

비교를 하기 쉽게 한 그래프에 4종류의 선을 나타내었다. 디폴트는 역시 solid의 선이다.

In [3]:

plt.plot([1, 2, 3], [4, 4, 4], '-', label='Solid')
plt.plot([1, 2, 3], [3, 3, 3], '--', label='Dashed')
plt.plot([1, 2, 3], [2, 2, 2], ':', label='Dotted')
plt.plot([1, 2, 3], [1, 1, 1], '-.', label='Dash-dot')
plt.axis([0.8, 3.2, 0.5, 5.0])
plt.legend(loc='upper right', ncol=4)
plt.show()

다음은 마커를 표시할 수 있는 방법이다. 두가지 방법이 있다.

먼저, 기본 사용방법이다. 다음 링크에 마커 표에 대한 설명이 있다. 참조해서 여러가지로 사용이 가능하다. https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

In [16]:

# plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 10], 'bo')    # 파란색 + 마커
plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 10], 'ro')     # 빨간색 + 마커
plt.show()

선과 마커 동시에 나타낼 수도 있다.

In [17]:

# plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 10], 'bo-')    # 파란색 + 마커 + 실선
plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 10], 'ro--')     # 빨간색 + 마커 + 점선
plt.show()

다음으로 markers 파라미터를 사용하는 방법이다. 이 파라미터 역시 위에 참조한 링크에서 마커를 골라서 사용할 수 있다.

In [18]:

plt.plot([4, 5, 6], marker="H")
plt.plot([3, 4, 5], marker="d")
plt.plot([2, 3, 4], marker="x")
plt.show()

이들의 색도 변경이 가능하다. 파라미터 값으로 조절하면 된다.

In [20]:

plt.plot([4, 5, 6], marker="H", color="g")
plt.plot([3, 4, 5], marker="d", color="r")
plt.plot([2, 3, 4], marker="x", color="b")
plt.show()