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데이터와 함께 탱고를/데이터 시각화

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pandas, bar 그래프(plot) 이쁘게 그리기 이 글의 결과물은 쥬피터에서 아래와 같은 그래프를 그리는 것이다. 이쁘게 그린다고 적어놓긴 했지만, 실제로 다루는 내용은 다음과 같다. 수직, 수평 막대 그래프 위에 값 표시(annotation)하기 수직, 수평 막대 그래프 안에 값 표시하기 그래프 figure 박스 제거 pandas 데이터프레임으로 그래프를 그리는 방법은, matplotlib.pyplpot, pandas.plot(), seaborn 등이 있지만, 여기서는 pandas.plot() 을 기본으로 사용한다. 수직, 수평 막대 그래프 위에 값 표시(annotation)하기 아래 그래프부터 그려보자. 먼저 데이터 프레임부터 보면, print(df) 년 2017 2018 성별 F 1789522 2655864 M 2852440 4467147 이를 ..
pyplot 그래프의 범주박스 위치 변경하기 matplotlib.pyplot 그래프에서 범주(legend) 의 위치를 조정하고 싶을 때가 있다. 일반적으로, 범주는 다음과 같이 그린다. print(df) 성별 F M 년 2017 0.380887 0.619113 2018 0.372857 0.627143 df.plot(kind='barh', stacked=True, title="년도별 남녀 이용비율", rot=0, ax=axes[0], colors=['C1', 'C0']) plt.show() 데이터의 프레임의 열(column) 에 맞춰 라벨(label)이 생기고, 별도로 옵션을 지정해주지 않으면 dataframe.plot() 은 알아서 그려준다. 문제는, 저 범주 박스를 내가 좀 커스터마이징해서, 좀 이쁘게하고 싶은데 어떻게 건드릴 수 있냐는 것이다...
folium 의 plugins 패키지 샘플 살펴보기 2 저번 포스팅에 이어, examples 에 있는 plugins 관련된 기능들을 좀 더 살펴보려 한다. DualMap This plugin is using the Leaflet plugin Sync by Jieter: https://github.com/jieter/Leaflet.Sync The goal is to have two maps side by side. When you pan or zoom on one map, the other will move as well. import folium import folium.plugins The DualMap class accepts the same arguments as the normal Map class. Except for these: 'width..
folium 의 plugins 패키지 샘플 살펴보기 지리 데이터 시각화 라이브러리인 folium 쓰다가, 공식 도큐먼트를 보고 조금 놀랐다. documentation을 비롯한 examples 들이 생각보다 잘 정리되었기 때문… 정말 이래야 쓸 맛이 난다. Folium, 지리 데이터 시각화 라이브러리 folium 은 leaflet.js 를 파이썬 + 쥬피터에서 쓸 수 있게 만들어놓은 라이브러리다. 이전에 웹에서 지도를 그려본 사람이라면 leaflet 을 알텐데, 뭐 여하튼 경량화 되어있고, 모바일에도 최적화되어있는 유명한 라이브러리다. 아무튼, 이런 라이브러리를 파이썬에서 사용할 수 있는건, 꽤나 강력하다는 생각이 든다. folium 공식 깃허브 https://github.com/python-visualization/folium folium 공식 docum..
파이썬으로 데이터 시각화하기 1편. matplotlib. 쥬피터에서 데이터를 시각화 하는 일반적인 방법을 정리해보려고 한다. 1편은 matplotlib 을 다루는 것으로, 이후에 pandas, seaborn 등으로 다루기 전에, 가장 기초와 기본이 되는 상식이라 할 수 있다. 기본 형태 일반적인 matplotlib 방식을 따른다. matploblib 를 사용하던 사람에겐 가장 친숙한 형태이고, 처음하는 사람들한테는, 가장 1차원적이고 직관적인 방법이다. 일단 기본적인 꼴은 다음과 같다. import matplotlib.pyplot as plt # figure, 즉 그래프를 표현할 액자를 먼저 만든다. plt.figure() # figure 를 출력한다. plt.show() 여기에 이제 데이터를 추가해 그래프를 그려보자. 선 그래프 plt.figure() # (..