pandas DataFrame.plot으로 데이터 시각화하기

Pandas DataFrame.plot: 데이터 시각화를 통해 통찰력 얻기

데이터 분석의 세계에서, 데이터는 그 자체로 많은 이야기를 담고 있습니다. 하지만 이 이야기가 잘 전해지지 않는다면 어떻게 될까요? 바로 그때에 Pandas의 DataFrame.plot 메서드가 등장합니다! 이 메서드는 단순한 수치 데이터를 매력적인 시각적 형태로 변환하는 만능 도구입니다. 이번 포스트에서는 DataFrame.plot의 기본 및 활용법을 살펴보겠습니다.

DataFrame.plot 메서드 소개

Pandas의 DataFrame.plot 메서드는 데이터프레임의 다양한 데이터 시각화를 지원합니다. 막대그래프, 선그래프, 산점도 등 여러 형태의 그래프를 손쉽게 그릴 수 있으며, 분석하고자 하는 데이터의 패턴과 경향을 명확하게 드러낼 수 있습니다.

함수 시그니처

DataFrame.plot(kind='line', **kwargs)

매개변수:

• kind: 그릴 그래프의 종류(예: 'line', 'bar', 'scatter', etc.)
• **kwargs: 그래프의 스타일을 조정할 수 있는 추가 매개변수들입니다.

반환 값:

• 그래프 객체를 반환합니다. 이 객체로부터 추가적인 커스터마이징이 가능합니다.

사용 예제

선그래프 예제

다음은 간단한 데이터프레임을 만들어 선그래프로 시각화하는 예제입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성
data = {'Year': [2020, 2021, 2022, 2023],
        'Sales': [150, 200, 300, 400]}
df = pd.DataFrame(data)

# 선그래프 그리기
df.plot(x='Year', y='Sales', kind='line', title='Yearly Sales', xlabel='Year', ylabel='Sales', marker='o')

plt.show()

산점도 그래프 예제

산점도를 통해 데이터의 관계를 조사할 수 있습니다. 아래는 간단한 산점도 그래프 예제입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성
data = {'Height': [150, 160, 170, 180, 190],
        'Weight': [50, 60, 65, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 산점도 그래프 그리기
df.plot(x='Height', y='Weight', kind='scatter', title='Height vs Weight', xlabel='Height (cm)', ylabel='Weight (kg)', color='blue')

plt.show()

결론

DataFrame.plot 메서드는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 패턴과 관계를 한눈에 볼 수 있으며, 분석 결과를 더욱 명확하게 전달할 수 있습니다.

• 지금 바로 DataFrame.plot 메서드로 데이터를 시각화해 보세요!
• 데이터 속에 숨겨진 이야기를 찾아내고, 통찰력을 얻는 재미를 경험해보세요!