데이터 시각화
한주동안 배운 numpy, pandas, matplot을 이용하여 데이터 시각화 실습을 진행해 보았다.
Bitcoin
Kaggle의 BitCoin.csv를 바탕으로 2016.6 ~ 2017.6 기간의 5-MA(Moving Average) 비트코인 가격 그래프를 그려보자!
1. csv파일을 읽어와 df만들기
csv파일을 읽어와 dataframe을 만들었다.
그리고 기존의 dataframe은 날짜 정렬이 되어있지 않기 때문에 .sort_values()를 통해 정렬된 새로운 dataframe을 만들었다.
2. 필요한 데이터 간추리기
2016.6 ~ 2017.6 기간의 5-MA를 구하기 위해서는 2016.5.28 ~ 2017.06.30 까지의 Open값이 필요하다.
필요한 데이터만 추려서 bit_open 데이터 프레임을 만들었다.
3. 5-MA 구하기
bit_open의 Open값을 바탕으로 5-MA를 구하여 df에 추가하였다.
4. 데이터 시각화 하기
구해진 5-MA데이터를 바탕으로 시각화를 진행해 보았는데, 중간중간 그래프 모양이 이상하게 나왔다. 이유를 찾아보니 csv파일에서 누락된 날짜들이 있어서 그랬다ㅠㅠ
Ethereum
bitcoin과 마찬가지의 방법으로 ethereum도 진행해보자!
1. dataframe 만들고 정렬하기
2. 5-Ma 구하기
3. 데이터 시각화 하기
앞서 진행했던 bitcoin의 그래프와 ethereum의 그래프를 같이 그려보았다.
bitcoin과 ethereum의 가격차이가 많이 나서 ethereum 그래프의 변화를 알아보기 힘들었다. 때문에 각각 다른 y축을 가지도록 그래프를 수정하여 다시 그려보았다.
After exercise~
Bitcoin 과 Etheruem의 5-MA를 구하고 시각화하는 실습을 진행해보았다.
Bitcoin의 그래프는 날짜가 중간이 빠진 값들이 있어 Ethereum과는 다른 약간 비정상적인? 모습을 보여주었다. 이를 해결하기 위해서는 빠진 값들에 대해서 임의의 처리를 해주어야 할 것 같다!
서로다른 그래프를 동시에 그릴때 y축값을 각 그래프에 맞는 범위로 설정하는 것이 시각화의 의미를 보다 잘 전달하는것 같다!
