[데이터 시각화] 파이썬으로 그래프 그리기 : matplotlib(3) 심화

누적 막대그래프 그리기

💽 활용 데이터셋 - seaborn  Tips

tips = sns.load_dataset('tips')
tips2 = tips.groupby(['time','sex'])['tip'].mean().unstack(1)

📊 누적 막대그래프 그리기

stacked_plot

#stacked=True 로 설정하면 누적그래프를 그릴 수 있습니다. 
stacked_plot= tips2.plot(kind='bar', stacked=True, color = ['#D4F0F0','#FEE1E8'])
plt.title("Average tips by time")
plt.xlabel("time")
plt.xticks(rotation = 0)
plt.ylabel("gender")
plt.legend(loc='upper left')

• `kind = 'bar'`옵션을 이용해 막대그래프 선택
• `stacked = True`로 놓으면 누적 막대그래프를 그릴 수 있다.
• 원하는 색상값을 color = [ 색상값1, 색상값2]와 같아 지정한다.

이중축 그래프 그리기 

💽 활용 데이터셋 - seaborn 아이리스

iris

iris = sns.load_dataset('iris')

📊 이중축 그래프 그리기

1. 기본 스타일 설정

# plot 스타일 지정
plt.style.use('ggplot')

# 그래프에 표시될 폰트 사이즈 지정
plt.rcParams['font.size'] = 10

2. 데이터 준비

x, y1, y2

x = iris['species'].unique()
y1 = iris.groupby('species')['sepal_length'].mean().values
y2 = iris.groupby('species')['sepal_width'].mean().values

3. 기본 막대그래프 그리기

fig, ax1 = plt.subplots()

# 기본 Lineplot 그리기
ax1.plot(x, y1, '-o', color='green', markersize=7, linewidth=5, alpha=0.7, label='sepal_width')

ax1.set_ylim(0, 10) # y축 범위 지정
ax1.set_xlabel('Species') # x축이름 지정
ax1.set_ylabel('sepal_width') # y축이름 지정

# 눈금 속성 지정
ax1.tick_params(axis='both', direction='in')

• 기본 Lineplot 그리기
  • '-o' : 선 그래프에 x축 지표별 점 넣기
• 눈금 속성 지정하기.tick_params()
  • axis = 'both' : x축과 y축 모두의 눈금에 대해서 설정
  • direction = 'in' : 그래프의 x축과 y축 모두의 눈금에 대해서 설정

4. x축공유

# x축 공유(즉, 이중축 사용 의미)
ax2 = ax1.twinx()

# 두번째 그래프 그리기
ax2.bar(x, y2, color='pink', label='sepal_length', alpha=0.7, width=0.7)
ax2.set_ylim(0, 10) # y축 범위 설정
ax2.set_ylabel('sepal_length')

# 눈금 속성 지정
ax2.tick_params(axis='y', direction='in')

5. 범례 및 레이블 표시

# 범례 표시
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels() 
bars, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(lines + bars, labels + labels2, loc='upper left')

# 그래프 제목 설정
plt.title('Sepal Width and Length by Species', size=12)
plt.show()

• .get_legend_handles_labels() : 그래프에 대한 범례(legend) 핸들과 레이블을 가져온다.
• .legend(범례핸들1 + 범례핸들2, 레이블1 + 레이블2, loc = '위치') : 두개 레이블을 합쳐서 하나의 범례로 표시

피라미드 그래프 그리기 

💽 활용 데이터셋 - seaborn  Titanic

titanic

titanic = sns.load_dataset("titanic")

# 나이 형태 구간 설정으로 변경
bins = [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80]
bin_labels = [10,15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80]

# cut 활용 절대구간 나누기 
titanic['bin'] = pd.cut(titanic['age'], bins = bins)

titanic['age'] = titanic['bin'].map(lambda x: str(x.left) + " - " + str(x.right))

# groupby 및 피벗으로 그룹화
titanic = titanic.groupby(['age','sex'])['bin'].count().reset_index()
titanic =  pd.pivot_table(titanic, index='age', columns='sex', values='bin').reset_index()

📊 피라미드 그래프 그리기

1. 피라미드 그래프를 그리기 위해 필요한 값을 계산한다.

titanic["Female_Left"] = 0
titanic["Female_Width"] = titanic["female"]
titanic["Male_Left"] = -titanic["male"]
titanic["Male_Width"] = titanic["male"]
titanic

2. 바(bar)를 표시해준다.

dplot6 = plt.figure(figsize=(7,5))

# 양쪽에 막대(bar)그리기
plt.barh(y=titanic["age"], width=titanic["Female_Width"], color="#ED553B", label="Female")
plt.barh(y=titanic["age"], width=titanic["Male_Width"], left=titanic["Male_Left"],color="#3CAEA3", label="Male")

# 그래프 범위 제한하기
plt.xlim(-100,100)
plt.ylim(-2,15)

# 양쪽 영역에 범례를 텍스트로 표현하기
plt.text(-60, 13.7, "Male", fontsize=10, fontweight="bold")
plt.text(50, 13.7, "Female", fontsize=10, fontweight="bold")

3. 각각의 데이터값에 대한 레이블링을 진행한다.

for idx in range(len(titanic)):
    plt.text(x=titanic["Male_Left"][idx]-0.5, y=idx, s="{}".format(titanic['male'][idx]),
             ha="right", va="center",
             fontsize=8, color="#3CAEA3")
    plt.text(x=titanic["Female_Width"][idx]+0.5, y=idx, s="{}".format(titanic["female"][idx]),
             ha="left", va="center",
             fontsize=8, color="#ED553B")

4. 그래프 제목을 설정한다.

plt.title("Pyramid plot", loc="center", pad=15, fontsize=15, fontweight="bold")

여러개의 그래프 한번에 그리기

💽 활용 데이터셋 - seaborn  Penguins

penguins

penguins = sns.load_dataset('penguins')
penguins.head()

📊 여러개의 그래프 한번에 넣기

# figure와 ax 만들기
fig, ax = plt.subplots(2, 2)

# 그래프 그리기
ax[0, 0].hist(penguins['body_mass_g'])
ax[0, 1].boxplot(penguins.groupby('sex')['bill_depth_mm'].apply(list))
ax[1, 0].plot(penguins.groupby('species')['bill_length_mm'].mean())
ax[1, 1].scatter(penguins['bill_length_mm'],penguins['bill_depth_mm'])

# 그래프 사이 간격 추가
fig.subplots_adjust(hspace=0.5, wspace=0.3)

# 그래프별 타이틀 추가
ax[0, 0].set_title("hist plot", fontsize=9) 
ax[0, 1].set_title("box plot", fontsize=9)  
ax[1, 0].set_title("line plot", fontsize=9)  
ax[1, 1].set_title("scatter plot", fontsize=9)  

plt.show()

• subplots(2,2) → 2 x 2 총 4개의 칸을 만들겠다고 선언하는 것 (프레임 만들기)
• 위치 좌표에 따라 plot을 할당하기
• subplots_adjust를 이용해 그래프 사이 간격을 넣어주기
• 그래프별 타이틀 추가하기 : 위치좌표.set_title('타이틀명', fontsize='글자크기지정)