[복습] Python 시각화(2) 선그래프

선그래프 호출방법

1) 객체 호출 방식

  - 객체가 가진 정보가 시각화에 그대로 반영

 

s1 = Series([1, 7, 10, 11, 15, 26])

s1.plot()

 

 

2) subplot 호출 방식

ax1.plot(s1)

 

 

3) 함수 호출 방식

plt.plot(s1)

 

 

 

1. Series 에서의 plot

  - index가 x축 눈금으로 전달(index를 설정하는 것이 중요함)

  - index 이름이 x축 이름으로 전달됨(index 이름 설정 또한 중요함)

 

 

예) 

card_history.csv 파일을 살펴보자.

 

 

여기서 식료품만 추출(Series)하여 plot을 그려보겠다.

 

 

 

 

 

2. DataFrame 에서의 시각화

  - wide data 일 때 각 컬럼별로 서로 다른 선 그래프 출력

  - index가 x축 눈금으로 전달

  - index 이름이 x축 이름으로 전달

  - 자동으로 범례가 출력(best position에 각 선의 색이 그대로 전달)

  - column name이 범례 이름으로 전달

 

 

예) card 데이터(DataFrame)를 사용하여 각 지출품목별로 일자별 지출 현황 시각화

 

 

728x90

 

 

연습문제

 

fruits.csv 파일을 읽고 과일별 판매 현황 그래프 그리기

 

 

 

 

 

** plot 세부 옵션

df2.plot(data,                     # 시각화 할 데이터

             x,

             y,

             kind,                     # 그래프 종류

             ax,                        # subplot 이름 혹은 좌표

            subplots=False,    # 각 컬럼별로 서로 다른 subplot에 시각화 여부

            sharex,                  # x축 좌표 동일하게 설정할 지 여부

            sharey,                  # y축 좌표 동일하게 설정할 지 여부  

            figsize,

            title,

            grid,

           legend,

           style,                    # line style(선종류,점종류,색)

           xticks,                  # x축 눈금

           yticks,

           xlim,

           ylim,

           xlabel,                  # x축 이름

           ylabel,

           rot,                       # 눈금회전

           colorbar,

           colormap,

           marker,                # 점모양(숫자)

           linestyle,              # 선종류(숫자)

           color)

 

style과  linestyle의 차이?

df3.plot(ylim = [0, 25], linestyle = '--')                        # 점선, 범례도 같이 바뀜

df3.plot(ylim = [0, 25], linestyle = '--', marker = '^')    # 점선, 범례도 같이 바뀜 , 점을 찍은 선그래프

 

df3.plot(ylim = [0, 25], style = 'b^--')                          # 이건 결합형(linestyle + marker)으로 한방에 그려줌

 

 

 

 

 

 

팔래트(컬러맵) 설정

1. matplotlib 제공 팔레트 목록

plt.colormaps()

 

df3.plot(ylim = [0, 25], xticks = df3.index, colormap = 'tab20c_r')  이렇게 사용 가능하다.

 

 

 

2. 사용자 정의 팔래트

col1 = ['#2E2EFE', '#FAAC58','#BDBDBD', '#DA81F5' ]

df3.plot(ylim = [0,25], color = col1)