7/10 학습일지 | 파이썬으로 그래프 그리기

파이썬에서 데이터프레임을 시각화할 때 가장 많이 쓰는 툴로는 Matplotlib, Seaborn, Plotly가 있다.

특징	Matplotlib	Seaborn	Plotly
기반	독립 라이브러리	Matplotlib 기반	독립 라이브러리
장점	매우 유연하고 강력한 기능 제공 다양한 그래프와 커스터마이징 옵션 제공	간단한 문법으로 고급 시각화 가능 다양한 테마와 색상 팔레트 제공 통계적 시각화에 강점	대화형 그래프 지원 간단한 문법으로 복잡한 시각화 가능 웹 브라우저에서 바로 시각화 확인 가능
단점	초보자에게 다소 복잡할 수 있음	Matplotlib보다 다소 기능이 제한적일 수 있음	초기 학습 곡선이 있을 수 있음
사용 사례	모든 종류의 시각화 특히 정교한 커스터마이징이 필요할 때	통계적 데이터 시각화 간단하고 빠른 시각화가 필요할 때	대화형 그래프 웹 기반 시각화가 필요할 때
사용법		sns.~plot(data=OOO, x=" ", y=" ", hue=" ")	px.~~(데이터, x=' ', y=' ', ...)

Seaborn 튜토리얼

https://seaborn.pydata.org/tutorial/introduction.html

# Import seaborn
import seaborn as sns

# Apply the default theme
sns.set_theme()

# Load an example dataset
변수명 = sns.load_dataset("불러올 데이터 이름")

# Create a visualization
sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", col="time",
    hue="smoker", style="smoker", size="size",
)

이렇게 생긴 데이터를 Seaborn으로 불러올 때

	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

244 rows × 7 columns

sns.barplot(
    data=tips,
    x="day", y="total_bill"
)

똑같은 데이터를 plotly로 불러올 때

import plotly.express as px
df=px.data.tips()
df

plotly는 대시보드를 활용하면 더 좋다고 한다. 드롭다운으로 더 많은 메뉴(?)를 만들어서 선택해가면서 볼 수 있게 할 수 있다.

 

Plotly 튜토리얼

https://plotly.com/python/