파이썬 데이터시각화 연습(1) - matplotlib 패키지 이용

#1.matplotlib 패키지를 이용한 시각화

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt # matpltlib 패키지 중에서 pyplot모듈을 plt로 불러온다.  

df=sns.load_dataset('penguins')

#산점도: 날개 길이와 몸무게의 관계

plt.scatter(df['flipper_length_mm'], df['body_mass_g']) #scatter()함수는 산점도를 나타내는 함수.

#그 안에 x축(날개의 길이), y축(몸무게) 정보를 입력한다.

plt.show() #==그래프를 출력하는 함수.

#바 형 그래프: 펭귄 종별 몸무게 차이

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

df=sns.load_dataset('penguins')

df_group = df.groupby('species')['body_mass_g'].mean().reset_index() #리셋인덱스==데이터프레임 형태로 나타내겠다.

plt.bar(x=df_group['species'], height=df_group['body_mass_g']) #bar()함수는 막대그래프를 그리는 함수

#그 안에 x축(그룹화한 종), y축(그룹 몸무게의 평균)

plt.show()

#히스토그램 - 몸무게의 분포

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

df=sns.load_dataset('penguins')

plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') #한글을 나타낼 수 있는 폰트로 변경한다.

plt.hist(df['body_mass_g'], bins=30) #히스토그램에 나타내고자 하는 열 입력, 히스토그램을 몇 개의 구간으로 나눌지 입력

plt.xlabel('Body Mass') #x축과 y축 레이블에 제목으로 표시할 말 입력.

plt.ylabel('Count')

plt.title('펭귄의 몸무게 분포')

plt.show()

#선 그래프

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

df_unrate = pd.read_csv(

    'https://research.stlouisfed.org/fred2/series/UNRATE/downloaddata/UNRATE.csv'

)  # 어디 사이트에서 제공하는 미국 실업자 데이터를 받아온다. read_csv()이용.

df_unrate.head() #---unrate는 unemployment rate의 줄임말!

df_unrate['DATE'] = pd.to_datetime(df_unrate['DATE']) #DATE열을 datetime 객체로 변환한다.

plt.plot(df_unrate['DATE'], df_unrate['VALUE']) #plot()함수는 선 그래프라는 뜻! 괄호 안에 x축 정보, y축 정보를 입력한다.

#여기서는 x축: date, y축: value

plt.show() #그래프 출력하기

#한 번에 여러 개의 그래프??== 하나의 figure(그림 그려지는 종이) 내에 여러개의 axes(그래프)그리기.

#크게 stateless API (객체지향, 정교) 방식과  stateful API(간단) 방식이 있다.

# 1. stateless 방법으로 그리기

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

df=sns.load_dataset('penguins')

plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') #(한글 폰트)

fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 6))

#plt.subplots(figure 내에 "2행, 1열", figure의 가로 세로 길이는 10, 6이다.)

#그래프 1

axes[0].scatter(df['flipper_length_mm'], df['body_mass_g']) #산점도 그림.

axes[0].set_xlabel('날개 길이(mm)')

axes[0].set_ylabel('몸무게(g)')

axes[0].set_title('날개와 몸무게 간의 관계')

#그래프 2

axes[1].hist(df['body_mass_g'], bins=30) #히소토그램 그리기, bins==몇 개의 막대기?

axes[1].set_xlabel('Body Mass')

axes[1].set_ylabel('Count')

axes[1].set_title('펭귄의 몸무게 분포')

# 여백과 간격 조정

plt.subplots_adjust(left=0.1,

                    right=0.95,

                    bottom=0.1,

                    top=0.95,

                    wspace=0.5, #서브플롯들 사이의 가로 간격

                    hspace=0.5) #서브플롯들 사이의 세로 간격

plt.show()

# 2. Stateful방법을 사용해서 그리기

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

df=sns.load_dataset('penguins')

plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic')

plt.figure(figsize=(10, 6)) #figure만들고 가로세로 길이 입력

#그래프 1

plt.subplot(2, 1, 1) #figure내에 만들 2행 1열의 axes 중 첫번째 axes를 그린다.

plt.scatter(df['flipper_length_mm'], df['body_mass_g'])

plt.xlabel('날개 길이(mm)')

plt.ylabel('몸무게(g)')

plt.title('날개와 몸무게 간의 관계')

#그래프 2

plt.subplot(2, 1, 2)

plt.hist(df['body_mass_g'], bins=30)

plt.xlabel('Body Mass')

plt.ylabel('Count')

plt.title('펭귄의 몸무게 분포')

# 여백 조정

plt.subplots_adjust(left=0.1,

                    right=0.95,

                    bottom=0.1,

                    top=0.95,

                    wspace=0.5,

                    hspace=0.5)

plt.show()