다양한 시각화 Library

Missingno

결측치 시각화
pip install missingno

• 두 가지 형태로 결측치 정보 제공

Treemap

계층적 데이터를 직사각형을 사용해 포함관계를 나타냄
타일링 알고리즘
모자이크 플롯 (Mosaic plot)과 유사
pip install squarify or Plotly의 treemap

• world → Asia → China와 같이 계층적인 구조를 확인 가능

Waffle Chart

와플 형태로 discrete하게 값을 나타냄
bar plot을 정사각형 형태로 쪼갠 느낌
pip install pywaffle

• 정사각형이 아닌 Icon을 사용한 Pictogram chart로도 사용 가능

Venn

벤 다이어그램
pip install pyvenn or pip install matplotlib-venn

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실습

Missingno

import missing no as msno
msno.matrix(titanic)

• 각 feature의 결측치 상태를 보여줌
• 공백이 결측치

msno.bar(titanic)

• bar plot으로도 이용 가능

Treemap

squarify 라이브러리 사용
pie chart와 사용이 유사

• squarify.plot([100, 200, 300, 400])
  
  

label 파라미터로 각 구역에 labeling
color 파라미터로 각 구역 color 설정
pad 파라미터로 margin 설정
matplotlib 문법으로 깔끔하게 나타낼 수 있음

• ax.axis(”off”)

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Waffle

from pywaffle import Waffle
fig = plt.figure(
    FigureClass=Waffle, 
    rows=5, 
    columns=10, 
    values=[48, 46, 6],
    figsize=(5, 3)
)

• plt figureclass에 Waffle 형태로 지정
• row, column으로 waffle 크기 지정

• [48, 46, 6]을 row * col = 50 칸으로 나눠 waffle을 채움
• 한 칸에 2
  
  

data를 dictionary로 전달해 legend 조정 가능

starting_locationNW, SW, NE, SE로 시작점의 기준을 잡아줌

vertical True면 값이 세로로 진행됨, default는 가로 진행

icons 아이콘 명칭

icon_legend True이면 legend에도 icon 사용

font_size 아이콘 사이즈

block_arranging_style

• default는 snake
• new-line이면 데이터가 끝나면 다음 줄로 넘어감
  

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Venn

from matplotlib_venn import venn2
venn2(subsets=(3, 2, 1))

• 이진법을 사용해서 인덱싱 가능
• set을 전달하면 자동으로 counting

  from matplotlib_venn import venn3
  set1 = set(['A', 'B', 'C', 'D'])
  set2 = set(['B', 'C', 'D', 'E'])
  set3 = set(['C', 'D',' E', 'F', 'G'])
  
  venn3([set1, set2, set3], ('Set1', 'Set2', 'Set3'))
  plt.show()

  • 겹치는 부분을 자동으로 계산해 나타내줌
    
  

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※ 모든 이미지 및 코드 출처는 네이버 커넥트재단 부스트캠프 AI Tech 5기입니다. ※