파이썬 판다스 plotting - plot()
판다는 plot() 메소드를 사용하여 도표를 만듭니다.
Matplotlib 라이브러리의 하위 모듈인 Pyplot을 사용하여 화면에 다이어그램을 시각화할 수 있다.
Matplotlib에서 pyplot을 가져와 DataFrame을 시각화한다:
import sys import matplotlib matplotlib.use('Agg') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data.csv') df.plot() plt.show() #Two lines to make our compiler able to draw: plt.savefig(sys.stdout.buffer) sys.stdout.flush() |
위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.
파이썬 판다스 산점도 - scatter plot - plot(), kind=scatter
kind 인수를 사용하여 산점도를 지정한다:
kind = 'scatter'
산점도에는 x축과 y축이 필요하다.
아래 예제에서는 x축에 "Duration"을 사용하고 y축에 "Calories"를 사용한다.
다음과 같이 x 및 y 인수를 포함합니다:
x = 'Duration', y = 'Calories'
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data.csv') df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Calories') plt.show() |
위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.
기억하세요: 앞의 예에서 우리는 "Duration"과 "Calories" 사이의 상관관계가 0.922721이라는 것을 알게 되었고, 지속시간이 길수록 더 많은 칼로리가 소모된다는 사실로 결론을 내렸다.
산점도를 보고 동의한다.
"Duration" 및 "Maxpulse"와 같이 열 사이에 나쁜 관계가 있는 다른 산점도를 생성하고 상관 관계는 0.009403이다:
열 사이에 관계가 없는 산점도:
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data.csv') df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Maxpulse') plt.show() |
위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.
파이썬 판다스 히스토그램(histogram) 도수분포표, 막대그래프 - kind='hist'
kind 인수를 사용하여 히스토그램을 지정한다:
kind = 'hist'
히스토그램은 하나의 열만 필요하다.
히스토그램은 각 간격의 빈도(예: 50분에서 60분 사이의 운동 횟수)를 보여준다?
아래 예제에서는 "Duration" 열을 사용하여 히스토그램을 작성한다:
#Three lines to make our compiler able to draw: import sys import matplotlib matplotlib.use('Agg') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data.csv') df["Duration"].plot(kind = 'hist') plt.show() #Two lines to make our compiler able to draw: plt.savefig(sys.stdout.buffer) sys.stdout.flush() |
위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.
참고: 히스토그램은 50분에서 60분 사이에 진행된 100개 이상의 운동이 있었음을 알려준다.
이번 글에서는 파이썬 판다스 도표(plot)에 대해서 살펴보았다.
파이썬 판다스 도표에는 다양한 도표를 지원하는 데, 일반적인 도표로 plot(), 산점도는 kind='scatter', 막대그래프는 kind='hist' 그래프 등을 표현할 수 있다.
꼭 손으로 눈으로 머리로 익히며 실습하기를 바란다.
모두 화이팅입니다.
출처 : 이 글의 출처는 w3schools사이트를 참고하였으며 필자가 추가하여 정리한 글입니다.
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