(11). 데이터프레임 & 시리즈로 그래프 그리기

그래프 그리기

ax = plt.subplots()
ax = tips['total_bill'].plot.hist()

우선 시리즈에 있는 plot 속성에 정의된 hist 메서드를 사용하여 히스토그램을 그릴 수 있다.
투명도를 조절하려면 hist 메서드의 alpha, bins, ax 인자를 사용하면 된다.

fig, ax = plt.subplots()
ax = tips[['total_bill', 'tip']].plot.hist(alpha=0.5, bins=20, ax=ax)

 

밀집도, 산점도 그래프, 육각 그래프는 각각 kde, scatter, hexbin 메서드를 사용하면 된다.

fig, ax = plt.subplots() 
ax = tips['tip'].plot.kde() 

 

fig, ax = plt.subplots() 
ax = tips.plot.scatter(x='total_bill', y='tip', ax=ax) 

 

fig, ax = plt.subplots() 
ax = tips.plot.hexbin(x='total_bill', y='tip', gridsize=10, ax=ax) 

gridsize 인자를 사용하면 육각형 사이즈를 변경할 수 있다.

 

박스 그래프는 box메서드로 그릴 수 있다.

fig, ax = plt.subplots()
ax = tips.plot.box(ax=ax)

 

 

seaborn 라이브러리로 그래프 스타일 설정

set_style 메서드를 사용하여 스타일을 지정하고 설정할 수 있다.

sns.set_style('whitegrid')
fig, ax = plt.subplots()
ax = sns.violinplot(x='time', y='total_bill', hue='sex', data=tips, split=True)

whitegrid 스타일 말고도 ['darkgrid', 'whitegrid', 'dark', 'white', 'ticks'] 같은 스타일이 있다.

 

데이터 시각화에는 다양한 라이브러리가 있고 계속 업데이트가 진행되고 변경된다.
따라서 공식 문서를 참고하는 것이 좋다.

 

https://seaborn.pydata.org/

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.11.1 documentation

https://matplotlib.org/3.3.3/contents.html

Overview — Matplotlib 3.3.3 documentation