[Part 2] 시각화-고밀도 산점 그래프

고밀도 산점 그래프(hexbin)¶

pandas 활용¶

In [1]:

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 [2]:

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

In [4]:

df['분양가'].plot()

#plot가 안될때에는 pip3 install matplotlib로 설치한다

Out[4]:

<AxesSubplot:>

고밀도 산점 그래프 (Hexbin)¶

• x와 y 키 값을 넣어 주어야 함
• x, y 값 모두 numeric 한 값을 넣어 주어야함
• 데이터의 밀도를 추정

kind 옵션을 통해 원하는 그래프를 그릴 수 있다.

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 [3]:

df.plot(kind='hexbin', x='분양가', y='연도', gridsize=20)
#df.plot(kind='hexbin', x='분양가', y='연도', gridsize=20, color='blue')

Out[3]:

<AxesSubplot:xlabel='분양가', ylabel='연도'>

In [ ]: