2025/02/06 TIL

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

데이터 불러오기

productionfile = '22생산정보.csv'
growthfile = '22생육정보.csv'

데이터 로드 (인코딩 문제 발생 시 encoding='EUC-KR' 추가)

prod_df = pd.read_csv(production_file, encoding='EUC-KR')
grow_df = pd.read_csv(growth_file, encoding='EUC-KR')

1등급 데이터 필터링

prod_df = prod_df[prod_df['itemGrade'] == '1등급'].copy()
prod_df['outtrn'] = pd.to_numeric(prod_df['outtrn'], errors='coerce')

날짜와 농장 기준으로 병합

merged_df = pd.merge(prod_df, grow_df, on=['measDate', 'farm_cde'])

시각화 설정

sns.set(style="whitegrid")
selected_features = ['flowerTop', 'grwtLt', 'lefCunt', 'lefLt', 'lefBt',
'stemThck', 'flanGrupp', 'frtstGrupp', 'hvstGrupp', 'frtstCo']

생산량과 선택된 생육 지표들만 포함한 데이터프레임 생성

plot_data = merged_df[['outtrn'] + selected_features]

산점도 행렬 그리기

sns.pairplot(plot_data, x_vars=selected_features, y_vars=['outtrn'], kind='reg', height=3)

그래프 출력

plt.show()

프로젝트중 1등급생산품에대한 생육정포 상관관계 시각화