pandas df.plot() 함수 활용하기

df.plot() 함수는 Pandas 데이터프레임에서 데이터 시각화를 위한 플롯을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임의 열을 기반으로 그래프를 생성할 수 있으며, Matplotlib를 기반으로 한 시각화를 제공합니다.

메서드 구문:

df.plot(
    x=None,
    y=None,
    kind='line',
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    legend=True
)

주요 매개변수:

• x: x 축에 사용할 열 이름 또는 데이터프레임의 인덱스 열.
• y: y 축에 사용할 열 이름 또는 데이터프레임의 인덱스 열.
• kind: 그래프의 종류를 지정하는 문자열 ('line', 'bar', 'barh', 'hist', 'box', 'kde', 'density', 'area', 'scatter', 'hexbin', 'pie' 등).
• title: 그래프 제목.
• xlabel: x 축 레이블.
• ylabel: y 축 레이블.
• legend: 범례 표시 여부 (기본값은 True).

예시 코드:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
    'Sales': [100, 150, 200, 180, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 선 그래프 그리기
df.plot(x='Month', y='Sales', kind='line', title='월별 판매량', xlabel='월', ylabel='매출')

# 막대 그래프 그리기
df.plot(x='Month', y='Sales', kind='bar', title='월별 판매량', xlabel='월', ylabel='매출')

# 히스토그램 그리기
df['Sales'].plot(kind='hist', title='판매량 분포', xlabel='매출', ylabel='빈도', legend=False)

plt.show()

위의 코드에서는 샘플 데이터프레임을 생성하고, df.plot() 함수를 사용하여 다양한 그래프를 그립니다. 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램을 그리는 예시가 포함되어 있습니다. 각 그래프의 유형은 kind 매개변수로 지정할 수 있으며, 그래프 제목 및 축 레이블도 지정할 수 있습니다. Matplotlib를 사용하여 그래프를 그리므로 그래프 스타일과 속성을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.