이제는 matplotlib 말고, Plotly 를 쓰자.
세련된 데이터 시각화 패키지, Plotly. matplotlib, seaborn 만 사용하다가, 최근에 훨씬 세련된 데이터 시각화 툴을 찾았습니다. plotly 인데, 웹 시각화 라이브러리인 d3.js 를 이용하여 보다 interactive 하게 그래프를 만들어줍니다. 그만큼, 굉장히 잘되어있고, 앞으로도 많이 발전할 라이브러리라는 생각이 듭니다. 예를 들어, 다음과 같은 그래프를 만들 수 있습니다. data = pd.Series(range(10)) data.iplot(kind='bar', title="제목", xTitle="x축", yTitle="y축") 코드만 봐도, matplotlib 보다 훨씬 간결함이 보입니다. 시각화 된 그래프 역시 훨씬 세련된게 느껴집니다. 또한, 우측 하단 Export to..
[All about 따릉이 EDA, 3편] 따릉이 이용량 더 자세하게 살펴보기
이전 글에 이어, 이번에는 좀 더 딥하게 탐색해보기로 한다. 이전에는 15년 9월 - 18년 11월의 일일 데이터를 다루었다면, 이번에는 가장 최근에 이용량이 많았던 18년 9월 시간별 데이터만 보기로 한다. 이제부터는 요일, 시간 단위의 데이터를 볼 수 있다. 덧붙여, 아무래도 이전 글과 다른 데이터라, 별도로 글을 나누어 써본다. 1. 어떤 요일, 시간에 이용량이 많았을까? 가장 쉽게 떠오를 수 있는 질문이다. 요일, 시간, 그리고 지역별로 하나씩 살펴보자. 1.1. 요일별 이용량 평일보다 주말 이용량이 더 많은 것을 알 수 있다. 또, 평일 중엔 화요일 수요일이. 주말에는 토요일 이용량이 많다. 1.2. 시간별 이용량 평일과 주말에 따라 패턴이 다를 듯하여, 두 경우로 나누어 시각화 해보았다. 다음..