시각화 라이브러리

 

데이터의 시각화

데이터의 비즈니스가 담겨 있습니다.

비즈니스의 인사이트를 파악하는 것이 중요합니다.

 

- 환경 준비

import pandas as pd
import numpy as np

# 시각화 라이브러리
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

 

- dropna 

결측치 없애기(NaN, Null 등)

axis = 0 : 행을 기준으로

inplace = True : 진짜 날려라

path = 'https://raw.githubusercontent.com/DA4BAM/dataset/master/airquality_simple2.csv'
data = pd.read_csv(path)
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

#결측치 없애기
data.dropna(axis = 0, inplace = True)
data.head()

 

1. Matplotlib

1-1. 기본 코드 구조

- plt.plot(), plt.show()

- 1차원 차트

x축 : 인덱스

y축 : 값

# 차트 그리기
plt.plot(data['Temp'])

# 타이트하게 만들기
plt.tight_layout()

# 화면에 보여주기
plt.show()

 

 

1-2. x,y축 지정

# 1
plt.plot(data['Date'], data['Temp'])
plt.show()

# 2
plt.plot('Date', 'Temp', data = 데이터플로우)
plt.show()

 

 

2. 꾸미기

2-1. x축 값 기울기 조정하기

- xticks, xlabel, title

plt.plot(data['Date'], data['Ozone'])

plt.xticks(rotation = 30)       # x축 값 꾸미기 : 방향을 30도 틀어서
plt.xlabel('Date')              # x축 이름 지정
plt.ylabel('Ozone')             # y축 이름 지정
plt.title('Daily Airquality')   # 타이틀

plt.show()

 

 

2-2. 라인 스타일 조정하기

- plot(color, linestyle, marker)

plt.plot(data['Date'], data['Ozone']
         ,color='green'                # 칼러
         , linestyle='dotted'          # 라인스타일
         , marker='o')                 # 값 마커(모양)

plt.xlabel('Date') 
plt.ylabel('Ozone')
plt.title('Daily Airquality')
plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

 

2-3. 여러 그래프 겹치기

# 첫번째 그래프
plt.plot(data['Date'], data['Ozone'], color='green', linestyle='dotted', marker='o')
# 두번째 그래프
plt.plot(data['Date'], data['Temp'], color='r', linestyle='-', marker='s')

plt.xlabel('Date') 
plt.ylabel('Ozone')
plt.title('Daily Airquality')
plt.xticks(rotation=45)

# 위 그래프와 설정 한꺼번에 보여주기
plt.show()

 

2-4. 범례, 그리드 추가

- legend, grid

plt.legend(loc = 'upper right')    # loc = : 위치 (위쪽,오른쪽)
plt.grid() # 바탕에 선

2-5. 크기 조정 

- figure

기본값 : 6.4 : 4.4

plt.figure(figsize = (12,8))

shift + 오른쪽 클릭 : 사진 복사 가능

 

3. 여러 그래프 나눠서 그리기

- subplot(row, column, index)

행, 열, 순서

plt.subplot(1,3,1)
plt.subplot(1,3,2)
plt.subplot(1,3,3)

 

4. 추가 기능

- 데이터프레임.plot() 

data.plot(x = 'Date', y = ['Ozone','Temp','Wind'],title='Airquality',figsize = (12,8))
plt.xlabel('Date') 
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.grid() # 바탕에 선
plt.show()

 

- xlim, ylim : 축 범위 조정

plt.ylim(0, 100)
plt.xlim(0,10)

- axhline, axvline : 수평선, 수직선 추가

plt.axhline(40, color = 'grey', linestyle = '--')
plt.axvline(10, color = 'red', linestyle = '--')

- text : 텍스트 추가

plt.text(5, 41, '40')
plt.text(10.1, 20, '10')