DAY 10 ( Python library, matplotlib, 데이터 시각화, plt 실습 )

 

 

 

 

 

오늘의 노래 추천 💦

 

 

Intrusive Thoughts

아티스트

Natalie Jane

앨범

Intrusive Thoughts

발매일

1970.01.01

 

driver license 느낌남 로드리고 이후로 유행인가 하여튼 좋아요 !👍

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

DAY 10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[ matplotlib ]

 

데이터 시각화

 

 

 

 

 

 

scatter, bar, pie, histogram 등 그래프 라이브러리

 

그래프를 표시해주는 라이브러

 

 

 

 

 

 

 

[ Line plot ]

선 그래프

 

 

 

ㅡ plt.plot 스타일 옵션 ㅡ

Line plot

 

선 스타일 종류

 

marker 종류

 

color 종류

 

그 외 옵션

 

 

 

 

ㅡ pyplot import 하기 ㅡ

 

pyplot

 

 

 

 

ㅡ Line plot  그리기 ㅡ

plt.plot ()

 

Line plot

 

데이터를 하나만 전달하면 x 축 값은 자동으로 인덱스 부여 ( 0 부터 1씩 증가 )
* .show () => 그래프를 출력하는 기능

 

 

ㅡ Line plot  x 축과 y 축 설정해서 그려보기 ㅡ

plt.plot ()

 

Line plot

 

 

 

ㅡ Line plot  스타일 옵션 설정 ㅡ

character

 

스타일 옵션

 

color : line색, marker : marker모양, lw : line두께
mec : marker edge color, mfc : marker face color, ms : marker size

 

 

 

 

 

 

 

 

[ 연습 문제 ]

 

 

x 축 값을 arange () 함수를 이용해 범위 지정해줌

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ㅡ 그 외 차트 옵션 ㅡ

 

xlim/ylim, grid, legend, xlabel/ylabel, title, xticks/yticks

 

차트 옵션

 

 

grid ()

 

xlim, ylim

 

xticks, yticks

 

rc font 설정

 

한글 폰트 사용을 위해 rc 함수를 불러와야함

 

.title

 

xlabel, ylabel

 

 

 

 

 

 

 

[ 연습 예제 ]

 

 

연습용 그래프

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[ scatter 그래프 ]

 

산점도 그래프

 

 

 

 

 

 

ㅡ 데이터 프레임 생성 ㅡ

 

DataFrame

 

head () 는 상위 5개 데이터만 출력함

 

 

 

 

 

ㅡ plt.scatter 생성 ㅡ

산점도 그래프 생성

 

plt.scatter

 

 

 

 

ㅡ 옵션 추가 ㅡ

plt.legend, label

 

옵션 추가

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[ bar그래프 ]

 

막대 그래프

 

 

 

 

 

 

ㅡ 데이터 프레임 생성 ㅡ

 

df

 

 

 

ㅡ plt.bar생성 ㅡ

막대 그래프 생성

 

plt.bar

 

 

 

 

 

ㅡ bar 에 text 적기 ㅡ

plt.text ( x좌표, y좌표,'적고자하는 내용' ) 

 

plt.text

 

반복문을 사용해 text 함수에 들어갈 좌표를 적어줄 수 있음

 

 

 

 

 

 

 

 

[ barh 그래프 ]

 

수평 막대 그래프

 

 

 

 

 

 

ㅡ 데이터 프레임 생성 ㅡ

 

df

 

 

 

ㅡ plt.barh 생성 ㅡ

수평 막대 그래프 생성

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[ matplotlib 최종실습 ]

 

공공데이터 분석 및 시각화

 

 

 

 

 

ㅡ library import 하기 ㅡ
 

라이브러리 import

 

 

 

ㅡ csv 파일 불러오기

read.csv

 

rea.csv

 

ㅡ 데이터 info 확인

.info () , .shape

 

.info ()

 

.shape

 

데이터 타입, 컬럼명, 결측치는 있는지 등의 데이터 정보를 파악

 

 

ㅡ 사망자수 확인

.value_counts ()

 

value_counts

 

ㅡ 요일별 발생 사고 ㅡ

.value_counts ()

 

value_counts ()

 

ㅡ 요일 순서대로 정렬ㅡ

 

 

재대입 해주기

 

 

ㅡ bar 그래프로 시각화 ㅡ

.value_counts ()

 

bar.그래프

요일별 사건 수

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[ 교통사고 최종실습1 ]

 

차대차 사건 중 사상자수가 가장많은 발생지시도 시각화

 

 

 

 

 

ㅡ 출력옵션 설정 ㅡ

set_option, reset_option

 

출력옵션

 

 

 

 

 

ㅡ 차대차 행 출력 ㅡ

Boolean indexing

 

Boolean indexing

 

컬럼에 접근 후 사고유형이 차대차인 조건을 이용해 Boolean indexing 사용

 

 

 

 

ㅡ 발생지시도 별 사상자 수 출력 ㅡ

groupby (), sum ()

 

groupby ()

 

groupby ( 묶어줄 기준 컬럼명 )

 

 

 

 

 

ㅡ 시각화 하기 ㅡ

bar 그래프

 

bar 그래프

 

car1 은 DataFrame 형태이기 때문에 x, y 좌표에 바로 쓰지않고 값을 불러와야함

 

그래프 결과

 

 

 

ㅡ 그래프 크기 조절 ㅡ

plt.figure ()

 

plt.figure ()

 

 

 

ㅡ 그래프 내림차순 정렬 ㅡ

.sort_values ()

 

sort_values ()

 

사상자수 내림차순으로 sort 를 이용해 정렬한 값을 재대입 해준다

 

그래프 결과

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[ 교통사고 최종실습2 ]

 

교통사고 발생률을 시간대별로 시각화한 pie 그래프 그리기

 

 

 

 

 

ㅡ 시간대 정보 접근 ㅡ

'발생년월일시' 컬럼

 

시간대 정보

 

시간대 정보를 불러오기 위해 % 연산자를 이용해 시간을 구하고 변수에 저장

 

 

 

ㅡ 시간대 카테고리 생성 ㅡ

pd.cut ( x, bins, labels )

 

pd.cut ()

 

 

ㅡ 카테고리별 발생건수 총합 ㅡ

value_counts (), sort_index ()

 

value_counts ()

 

 

 

ㅡ 데이터 시각화 ㅡ

plt.pie ()

 

pie chart

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

슈

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bye