Pandas 시각화
- Pandas 자체적으로 matplotlib을 기반으로 한 시각화 기능 지원
- Series나 DataFrame에 plot()함수나 plot accessor 사용
- matplotlib을 이용해 그래프에 대한 설정 추가로 가능
plot(kind=)
- kind 매개변수에 지정한 값에 따라 다양한 그래프 그리기 가능
| 종류 | 기능 |
|---|---|
| 'line' | line plot (default) |
| 'bar' | vertical bar plot |
| 'barh' | horizontal bar plot |
| 'hist' | histogram |
| 'box' | boxplot |
| 'kde' | Kernel Density Estimation plot |
| 'pie' | pie plot |
| 'scatter' | scatter plot |
막대그래프 (대표 예시)
DataFrame객체.plot(kind='bar)- kind= 뒤로 그래프 제목, 라벨값, figsize, 색상, 축 라벨 회전 각도 지정 가능
pivot_table()- 피봇 테이블 생성
- index, columns, values, aggfunc(산식) 지정 가능
stacked=True입력 시 막대는 전체 개수가 되고, 범례별 비율을 표현함(막대그래프 쌓기)
# DataFrame
tips
# 출력값
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
... ... ... ... ... ... ... ...
239 29.03 5.92 Male No Sat Dinner 3
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2
```
```python
# 피봇 테이블 생성
result =tips.pivot_table(index="sex", # sex를 index로 설정
columns="smoker", # smoker의 값을 컬럼으로 설정
values="total_bill", # total_bill 컬럼을 이용
aggfunc="count") # index, colums에 해당하는 total_bill의 개수를 count
# pivot table 기반 막대 그래프 생성
result.plot(kind='bar')
plt.show()
