빅데이터, 인공지능, 프로그래밍, 취미

안녕하세요! 오늘은 Matplotlib 모듈을 사용한 시각화 마지막 시간입니다. 파이차트와 박스그래프를 사용해 데이터를 시각화 해보도록 하겠습니다. # 파이 차트(Pie chart) 흔히 생각하는 파이(Pie)라는 빵 종류의 모양을 띈 그래프입니다. 파이의 각 크기는 해당 변수가 차지하는 비율로 나타납니다. 실제 데이터의 양이나 개수가 아닌, 전체 데이터를 100으로 보았을 때 백분율을 사용하여 데이터를 나타냅니다. 데이터의 종류가 너무 많거나, 적은 비율을 차지하는 데이터가 많은경우 시각화를 해도 정확하게 확인하기 힘들 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt import csv f=open('d:\\판다스 실습\\emp2.csv','r') job=[] data=f.rea..

지난 포스팅에서는 그래프를 분할, 누적 및 꾸미는 방법을 알아봤습니다. 이번 시간에는 다양한 그래프를 그래는 방법을 공부하도록 하겠습니다. # 면적 그래프 면적 그래프는 선 그래프와 x축 사이에 색을 입힙니다. 선이나 점이 아닌 도형의 면적을 이용 통계 수치의 크기를 나타냅니다. 선or 막대 그래프 -> 변화의 추이를 살펴보는데 유용 면적 그래프 -> 두 개 이상의 자료 비교시 유용 투명도(alpha), 누적여부(stacked) 등의 옵션을 사용할 수 있습니다. 누적 여부는 각 열의 선 그래프를 다른 열에 쌓아 올리는 방식입니다. ㆍstacked=True 분기별 판매량과 같은 수치를 누적해서 확인할 때 사용합니다. ㆍstacked=False 분기별 판매량과 같은 수치를 비교할 때 사용합니다. import..

Oracle SQL 데이터 분석에서 다루는 데이터의 종류는 매우 다양합니다. 따라서 다양한 종류에 따라 알맞은 시각화 방법을 알아야 합니다. Matplotlib 모듈은 평면 그래프에 대한 다양한 포맷, 시각화 기능을 제공합니다. # 선 그래프 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ## 데이터 전처리 df=pd.read_excel('d:\\판다스 실습\\인구수데이터.xlsx') df.fillna(method='ffill',inplace=True) mask=(df['전출지별']=='서울특별시') &(df['전입지별']!='서울특별시') df2=df[mask] df2.drop('전출지별',axis=1,inplace=True) df2.rename({'전입지..

안녕하세요 이승혁입니다. 오늘은 판다스의 내장 그래프를 이용해 데이터를 시각화 하겠습니다. 데이터를 분석해보면서 시각화가 정말 중요하단 것을 느꼈습니다. 내가 이해하기에도, 남을 이해시키기에도 가장 좋은 방법이었습니다. 데이터를 간략하고 예쁘게 시각화 할 수 있는 능력은 데이터 분석가에게 필수라고 생각합니다. ## 판다스 내장 그래프 판다스는 데이터를 시각화 하는 라이브러리인 Matplotlib의 기능을 일부분 내장하고 있습니다. 별도로 import 하지 않아도 간단하게 데이터를 그래프로 표현할 수 있습니다. Option 종류 Option 종류 'line' 선 그래프 'kde' 커널 밀도 그래프 'bar' 막대 그래프 - 수직 'area' 면적 그래프 'barh' 막대 그래프 - 수평 'pie' 원형 그..