[Part 2] 시각화-area plot, pie chart

area plot, pie plot¶

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 

샘플 데이터¶

데이터프레임 로드¶

In [2]:

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

In [ ]:

df

In [ ]:

df.plot()

#plot가 안될때에는 pip3 install matplotlib로 설치한다

area plot¶

• area plot은 line 그래프에서 아래 area를 모두 색칠해 주는 것이 특징

In [3]:

df.groupby('월')['분양가'].count().plot(kind='line')

Out[3]:

<AxesSubplot:xlabel='월'>

In [4]:

df.groupby('월')['분양가'].count().plot(kind='area')

Out[4]:

<AxesSubplot:xlabel='월'>

pie plot (파이 그래프)¶

pie는 대표적으로 데이터의 점유율을 보여줄 때 유용하다.

In [10]:

colors = ['#ff9999', '#ffc000', '#8fd9b6', '#d395d0', 'red', 'blue']
explode = [0, 0, 0, 0, 0.1, 0.1]
df.groupby('연도')['분양가'].count().plot(kind='pie', colors=colors, explode = explode)

Out[10]:

<AxesSubplot:ylabel='분양가'>

matplotlib 사용하여 그리기¶

In [6]:

import matplotlib.pyplot as plt

ratio = [34, 32, 16, 18]
labels = ['Apple', 'Banana', 'Melon', 'Grapes']
colors = ['#ff9999', '#ffc000', '#8fd9b6', '#d395d0']
wedgeprops={'width': 0.7, 'edgecolor': 'w', 'linewidth': 1}
explode = [0, 0, 0.1, 0.1]

plt.pie(ratio, labels=labels, autopct='%.1f%%', startangle=260, counterclock=False, colors=colors, wedgeprops=wedgeprops, explode=explode)
# autopct를 사용하여 소수점 자리수 출력 (소수점 1자리까지 출력)
# startangle는 부채꼴이 그려지는 시작 각도를 설정 (260도부터 시작) / 디폴드는 0도
# counterclock=False로 설정하면 시계 방향 순서로 부채꼴 영역이 표시
# colors는 파이의 색을 설정
# explode는 부채꼴이 파이 차트의 중심에서 벗어나는 정도를 설정
# wedgeprops는 부채꼴 영역의 스타일을 설정
# wedgeprops 딕셔너리의 ‘width’, ‘edgecolor’, ‘linewidth’ 키를 이용해서 각각 부채꼴 영역의 너비, 테두리의 색상, 테두리 선의 너비를 설정


plt.show()