[Pandas] plotly 사용해서 시각화 해보기 1

학습 자료는 " 처음하는 파이썬 데이터 분석[전처리, pandas, 시각화까지 전과정 기본 기술 쉽게 익히기] (Dave Lee, 인프런) " 를 바탕으로 작성했습니다¶

1. EDA를 위한 데이터 시각화¶

• 시각화 라이브러리

  • matplotlib, seaborn, plotly (핫한 라이브러리)

• matplotlib은 오래된 전통적인 라이브러리

• 최신 시각화 라이브러리 : plotly
  • pandas + plotly를 조합해서 최신/가장 빠르게 시각화 가능
  • pandas df.plotly(), 형태로 그래프를 바로 그릴 수 있음
  • https://plotly.com/python/

2. iplot() 으로 시각화 사용하기¶

• 데이터프레임.iplot(kind=그래프종류) 만으로 그래프를 그릴 수 있으므로, 매우 쉬움
  
• 단, 관련 자료가 부족하고, 세부 기능 조정에 한계가 있음

!pip install plotly chart_studio --upgrade !jupyter notebook에서 바로 실행

!pip install chufflinks --upgrade

• cufflink
  • pandas로 그래프를 그리기 위한 기능을 plotly와 연결시키기 위한 라이브러리

In [1]:

# 라이브러리 로드

import chart_studio.plotly as py
import cufflinks as cf
cf.go_offline(connected = True)

In [2]:

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2), columns = ['A','B'])
# np.random.rand(n, m)   m개 열에 n개의 난수 생성
df.head()

Out[2]:

	A	B
0	0.489108	0.508586
1	0.713648	0.566870
2	0.783082	0.259393
3	0.207452	0.600358
4	0.803935	0.288099

In [3]:

df.iplot(kind = 'bar')
#  사용법 잘 모르겠으면, cf.help('bar')

In [4]:

# matplotlib 통해 그래프 생성해보기
# !pip install matplotlib     # matplotlib 설치
df.plot(kind = 'bar')

Out[4]:

<AxesSubplot:>

In [5]:

df.iplot(kind = 'bar', barmode = 'stack', orientation = 'h')
# bar chart, stackmode, 방향은 수평으로 그리기

In [6]:

#  iplot으로 선그래프 그리기 (Scatter)
df.iplot(kind = 'scatter', mode = 'lines + markers', fill = True)
#  plot 종류는 scatter
#  그래프 mode는 선 + 마커
#  그래프 아래 색칠하기

In [7]:

# 그래프 테마 변경하기
theme = cf.getThemes()
print(theme)

for theme_item in theme:
    df.iplot(kind = 'scatter',
                 theme = theme_item,
                 fill = True,                
                 xTitle = 'x title',
                 yTitle = 'y title',
#                  layout = layout,
                 title = theme_item
            )

['ggplot', 'pearl', 'solar', 'space', 'white', 'polar', 'henanigans']

그래프 주요 세부항목 변경¶

In [8]:

# 그래프 layout (폰트, title, ticks 지정)
# layout은 dict 타입으로 선언

layout = {
    'title' :
        {
            'text' : '<b>Test Graph<b>',   # <b>를 text 시작과 끝에 써서 boldic으로
            'font' : {
                'family' : 'consolas',
                'size' : 20,
                'color' : '#01579B'
            },  # dict 형태니까 key, vale 매칭 후 comma(,) 써주기   
            'x' : 0.5,            # 가장 좌측이 0, 가장 우측이 1
            'y' : 0.88           # 가장 하단이 0, 가장 상단이 1
        },
    
    'plot_bgcolor': '#FAFAFA',
    'xaxis': {
        'showticklabels':True,
        'dtick': 2,     # tick 기입 간격
        'title': {
            'text':'X axis',
            'font': {
                    'size': 10,
                    'color': '#37474F'
                }
            }
    },
    'yaxis': {   # x 축 범례?
        'showticklabels':True,
        'dtick': 0.1,
        'title': {
            'text':'Y axis',
            'font': {
                    'size': 10,
                    'color': '#37474F'
                }
            }
        
    }    
}

df.iplot(kind = 'scatter', mode = 'lines + markers', layout = layout)

In [ ]: