pandas
그래프 및 시각화

기본 데이터 그래프

Pandas는 데이터 프레임 내부의 데이터 그래프를 만드는 여러 가지 방법을 제공합니다. 그것은 그 목적을 위해 matplotlib 을 사용합니다.

기본 그래프에는 DataFrame 및 Series 객체에 대한 래퍼가 있습니다.

라인 플롯

df = pd.DataFrame({'x': [10, 8, 10, 7, 7, 10, 9, 9],
                   'y': [6, 4, 5, 5, 7, 10, 9, 9]})
df.plot()

Series 객체에 대해 동일한 메소드를 호출하여 데이터 프레임의 하위 집합을 그릴 수 있습니다.

df['x'].plot()

막대 차트

데이터 분포를 탐색하려면 hist() 메소드를 사용할 수 있습니다.

df['x'].hist()

plot ()을 그리는 일반적인 방법

가능한 모든 그래프는 플롯 방법을 통해 사용할 수 있습니다. 종류의 차트는 kind 인수에 의해 선택됩니다.

df['x'].plot(kind='pie')

참고 많은 환경에서 원형 차트는 타원형으로 나타납니다. 원으로 만들려면 다음을 사용하십시오.

from matplotlib import pyplot

pyplot.axis('equal')
df['x'].plot(kind='pie')

플롯 스타일 지정하기

plot() 은 matplotlib에 전달 된 인수를 사용하여 다양한 방식으로 플롯 스타일을 지정할 수 있습니다.

df.plot(style='o')  # plot as dots, not lines
df.plot(style='g--')  # plot as green dashed line
df.plot(style='o', markeredgecolor='white')  # plot as dots with white edge

기존 매트 플롯 축에 플롯

기본적으로 plot() 은 호출 될 때마다 새로운 그림을 만듭니다. ax 매개 변수를 전달하여 기존 축에 플롯 할 수 있습니다.

plt.figure()  # create a new figure
ax = plt.subplot(121)  # create the left-side subplot
df1.plot(ax=ax)  # plot df1 on that subplot
ax = plt.subplot(122)  # create the right-side subplot
df2.plot(ax=ax)  # and plot df2 there
plt.show()  # show the plot