[Python] Pandas를 이용한 시각화

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Pandas의 시각화 기능 — 데이터 사이언스 스쿨

import pandas as pd

np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(100,3),
                   index=pd.date_range('1/1/2018', periods=100),
                   columns=['A',"B","C"]).cumsum()
df1.tail()

 

 

f1.plot()
plt.title('Pandas의 Plot 메소드 사용 예')
plt.xlabel('시간')
plt.ylabel('Data')
plt.show()

 

 

 

iris = sns.load_dataset('iris')
titanic = sns.load_dataset('titanic')

iris.sepal_length[:20].plot(kind='bar', rot=0)
plt.title('꽃받침의 길이 시각화')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('꽃받침의 길이')
plt.show()

 

 

 

iris[:5].plot.bar(rot=0)
plt.title('Iris 데이터의 Bar Plot')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('각 Feature 값')
plt.ylim(0,7)
plt.show()

 

 

 

# 각 붓꽃종의 특징값의 평균
df2 = iris.groupby(iris.species).mean()
df2.columns.name='feature'
df2

 

 

 

 

df2.plot.bar(rot=0)
plt.title('각 종의 Feature별 평균')
plt.xlabel('평균')
plt.ylabel('종')
plt.ylim(0,8)
plt.show()

 

 

 

# 전치연산으로 시각화방법을 다르게 표현
df2.T.plot.bar(rot=0)
plt.title('각 Feature의 종 별 평균')
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('평균')
plt.show()

 

 

 

df3 = titanic.pclass.value_counts()
df3.plot.pie(autopct='%.2f%%')
plt.title('선실별 승객 수 비율')
plt.axis('equal')
plt.show()

 

 

 

 

iris.plot.hist()
plt.title('각 Feature 값들의 빈도수 Histogram')
plt.xlabel('데이터 값')
plt.show()

 

 

 

 

iris.plot.box()
plt.title('각 Feature 값들의 빈도수에 대한 Box Plot')
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('데이터 값')
plt.show()