1. line plot

• 기간(x)에 따른 변화(y)를 보는 경우가 많음
• y값이 숫자형인 경우만 가능!

DataFrame 정보

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df.plot(kind="line")

kind="line" 이 디폴트라 생략 가능

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df.plot(y=[col1, col2])

특정 컬럼만 그리고 싶으면 y값을 리스트로 넘기면 된다.

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df[[col1, col2]].plot()

위와 동일한 결과

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df[col1].plot()

Series 도 plot() 모듈 사용가능

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2. bar plot

• 카테고리 비교를 위해 사용

DataFrame 정보

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df.plot(kind="bar")

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df.plot(kind="barh")

• 가로로 눕힌 bar plot
  

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df.plot(kind="bar", stacked=True)

• 누적 막대 그래프

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df[col1].plot(kind='bar')

• 원하는 col만 그래프로 시각화

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3. pie plot

• 절대적인 수치보다 비율을 보고싶은 경우

DataFrame 정보

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df.plot(kind="pie")

• loc[2017]을 안하면 에러 발생

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4. histogram

• 값의 분포를 알고 싶은 경우

DataFrame 정보

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df.plot(kind="hist", bins={구간개수})

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5. box plot

• 데이터의 통계정보를 시각적으로 보여주는 데 효과적
• 최댓값, 최솟값, 중앙값(Q2), 25%지점(Q1), 75%지점(Q3), 이상점을 확인할수 있다.

DataFrame 정보

이 값들을 보기좋게 시각화한것이 boxplot.

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df.plot(kind="box")

• df.plot(kind='box', y='math score') 도 같음
  
  

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6. scatter plot

• 상관관계를 확인하기 적합한 그래프

DataFrame 정보

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df.plot(kind="scatter", x={x값}, y={y값})

다른 그래프들하곤 다르게 x, y 값을 설정해줘야 한다.