파이썬에는 여러 가지 시각화 패키지가 있습니다. 분석을 위해서는 seaborn패키지도 많이 사용하지만, plotly패키지를 이용하면 interactive 한 그래프를 그릴 수 있어서 좋습니다.
plotly는 문법이 좀 까다로워 그리기 어렵지만, plotly express를 이용하면 더 쉬운 문법으로 쉽게 그래프를 그릴 수 있습니다. 그리고 최근에 cufflinks패키지를 이용하면, 판다스 데이터 프레임에서 더 쉽게 차트를 그릴 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 오늘은 파이썬 시각화 패키지, Plotly 차트 쉽게 그리는 방법에 대해서 알아보겠습니다.
1. 판다스 데이터 프레임 그래프 쉽게 그리기
판다스 데이터 프레임의 경우, 차트를 그리는 방법은 여러 가지가 있지만 가장 쉬운 방법은 plot함수를 이용하는 것입니다. 주가 데이터의 경우 아래와 같이 쉽게 라인 플랏을 그릴 수 있습니다.
df['Close'].plot()
2. Plotly 그래프 쉽게 그리기
Plotly는 대화형 그래프를 그릴 수 있어 유용하지만, 문법이 조금 복잡하다는 단점이 있습니다. 하지만, cufflinks패키지와 iplot함수를 이용하면, 판다스 데이터 프레임에서 위와 같은 형태로 쉽게 차트를 그릴 수 있습니다. 우선 아래와 같이 cufflinks 패키지를 설치해 줍니다.
> pip install cufflinks
우선은 필요한 패키지를 불러옵니다. set_config_file은 한 번만 실행해주면 됩니다.
import cufflinks as cf
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
# set_config_file은 한 번만 실행해준다
cf.set_config_file(world_readable=True, theme='pearl', offline=True)
init_notebook_mode()
이제 dataframe 뒤에 iplot을 붙이면 쉽게 그래프를 그릴 수 있습니다.
df['Close'].iplot()
subplot도 손쉽게 그릴 수 있습니다.
df[['High','Low','Close']].iplot(subplots=True, shape=(3,1), shared_xaxes=True, title='stock price')
kind 입력인자에 원하는 그래프 형태를 넣어주면, 그에 맞는 그래프를 확인할 수 있습니다.
The kind of plot to produce:
‘line’ : line plot (default)
‘bar’ : vertical bar plot
‘barh’ : horizontal bar plot
‘hist’ : histogram
‘box’ : boxplot
‘kde’ : Kernel Density Estimation plot
‘density’ : same as ‘kde’
‘area’ : area plot
‘pie’ : pie plot
‘scatter’ : scatter plot (DataFrame only)
‘hexbin’ : hexbin plot (DataFrame only)
이제 dataframe에 iplot함수를 이용하면 쉽게 대화형 그래프를 그릴 수 있습니다. 그릴 수 있는 그래프는 아래 튜토리얼을 참고하기 바랍니다.
( 참조: https://nbviewer.jupyter.org/gist/santosjorge/aba934a0d20023a136c2 )
재밌는 건 그래프를 그린 후, 'EDIT CHART' 버튼을 클릭하여 차트를 직접 편집할 수도 있다는 것인데요.
( 참조: https://nbviewer.jupyter.org/gist/santosjorge/f3b07b2be8094deea8c6 )
주식 관련된 차트도 쉽고 빠르게 다양한 지표를 넣어서 그릴 수 있습니다.
( 참조: https://github.com/santosjorge/cufflinks )
오늘은 이렇게 파이썬 시각화 패키지, Plotly 차트 쉽게 그리는 방법에 대해서 알아보았습니다. plotly express로도 쉽고 빠르게 차트를 그릴 수 있지만, 데이터 프레임을 사용한다면 이보다 쉽고 빠르게 그릴 수 있는 방법은 없을 듯하네요. 파이썬으로 데이터 시각화 작업을 한다면 꼭 한 번 이용해 보기 바랍니다.
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