Bar plot
막대 그래프
범주에 따른 수치 값을 비교하기에 적합
Multiple Bar Plot
plot을 여러 개 그리는 방법
Stacked Bar Plot
한 개의 플롯에 동시에 나타내는 방법
맨 밑의 bar 분포는 파악하기 쉽지만 위에 쌓여있는 bar의 분포는 어려움
.bar() 에선 bottom 파라미터, .barh() 에선 left 파라미터 이용
Percentage Stacked Bar Chart
Overlapped Bar Plot
두 그룹을 겹쳐서 비교
.bar() 에서 alpha 값으로 투명도를 설정해서 그림
세 개 이상의 그룹에선 비교가 힘듦
Grouped Bar Plot
비교적 구현이 까다로움
정확한 Bar Plot
실제 값과 그에 표현되는 그래픽으로 표현되는 잉크 양은 비례해야 함
- 반드시 x축의 시작은 0
데이터 정렬하기
- pandas의
sort_values(),sort_index()사용 - 시계열 - 시간순, 수치형 - 크기순, 순서형 - 범주 순서대로, 명목형 - 범주 값 따라 정렬
적절한 공간 활용
- 여백과 공간을 조정해 가독성 높임
- 막대의 두께 조정
복잡함 / 단순함
- 무의미한 3D는 사용 금지
- 직사각형이 아닌 다른 형태의 bar는 지양
그 외
- 오차 막대 추가해 uncertainty 정보 제공 (errorbar)
- histogram
- 다양한 텍스트 정보 활용
실습
Basic
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 7))
- axes[0], axes[1] 로 각 ax에 접근 가능
Multiple Bar Plot
- ax에서 x축에는 index를, y축에는 해당 값을 넣어 bar plot 생성
- y축의 scale이 다른 것을 확인
- subplot에
sharey=True를 이용해 y축 share
- 또는
set_ylim()을 이용해 y limit을 똑같이 고정
Stacked Bar Plot
.bar() 에서 bottom 을 사용해 male의 그래프를 밑에 쌓을 수 있음
bottom=group[’male’]을 사용해 male의 bar plot을 female 밑에 쌓음
Percentage Stacked Bar Plot
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 7))
group = group.sort_index(ascending=False) # 역순 정렬
total=group['male']+group['female'] # 각 그룹별 합
ax.barh(group['male'].index, group['male']/total,
color='royalblue')
ax.barh(group['female'].index, group['female']/total,
left=group['male']/total,
color='tomato')
ax.set_xlim(0, 1)
for s in ['top', 'bottom', 'left', 'right']:
ax.spines[s].set_visible(False)
plt.show()
- total은 male과 female을 sum한 dataframe
- male과 female을 total로 나눠서 비율 계산
ax.spines[s].set_visible(False)- spine은 plot의 테두리를 의미한다.
set_visible(False)로 테두리를 없애줌
- spine은 plot의 테두리를 의미한다.
Overlapped Bar Plot
.bar()의 alpha 값을 조정해 overlapped bar plot 구현
Grouped Bar Plot
x축 조정, width 조정, xticks/xticklabels 테크닉 사용
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 7))
idx = np.arange(len(group['male'].index)) # (0, 1, 2, 3, 4)
width=0.35
ax.bar(idx-width/2, group['male'],
color='royalblue',
width=width, label='Male')
ax.bar(idx+width/2, group['female'],
color='tomato',
width=width, label='Female')
ax.set_xticks(idx)
ax.set_xticklabels(group['male'].index)
ax.legend()
plt.show()
- width default가 0.8인데, 한 bar에 두 개를 그린다면 width = 0.8/2 ≒ 0.35로 지정
- 한 막대에 대해선 0.35만큼 빼주고, 한 막대에 대해선 0.35만큼 더해서 두 막대를 표시
그렇다면 그룹이 N개 일때는 어떻게 하면 될까요?
그룹의 개수에 따라 x좌표는 다음과 같습니다.
2개 : -1/2, +1/2
3개 : -1, 0, +1 (-2/2, 0, +2/2)
4개 : -3/2, -1/2, +1/2, +3/2
규칙이 보이시나요?
−N−12 에서 N−12 까지 분자에 2간격으로 커지는 것이 특징입니다.
그렇다면 index i(zero-index)에 대해서는 다음과 같이 x좌표를 계산할 수 있습니다.
정확한 Bar Plot
- 왼쪽 그래프는 점수 차이가 크지 않음에도 차이가 매우 심해보이는 것처럼 보인다.
- 이 땐 세로를 전체적으로 늘려준다.
적절한 공간 활용
- margins는 그래프의 왼쪽, 오른쪽 gap으로 default는 0.05이다.
- 이를 0.1로 늘려 좀 여유로운 이미지 제공
- width default는 0.8
- linewidth는 그래프의 선 굵기를 조정 가능
ax.gird(zorder=0)은 plot에 grid를 추가
그 외
score_var = student.groupby('gender').std().T
ax.bar(idx-width/2, score['male'],
color='royalblue',
width=width,
label='Male',
yerr=score_var['male'],
capsize=10
)
ax.bar(idx+width/2, score['female'],
color='tomato',
width=width,
label='Female',
yerr=score_var['female'],
capsize=10
)
bar()에 yerr(y error)을 추가- error는 표준편차를 이용해 추가
※ 모든 이미지 및 코드 출처는 네이버 커넥트재단 부스트캠프 AI Tech 5기입니다. ※
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