[데이터 분석] Matplotlib, Seaborn 연습

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'   # 한글 폰트 사용
plt.rcParams['font.size'] = 20   # Matplotlib 폰트 사이즈 변경
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상해결

Matplotlib

In [2]:

# In[21]:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = [1,2,3,4]
y = [2,4,5,9]
plt.plot(x,y)

Out[2]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x15e03bff2d0>]

In [3]:

# In[22]:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(5,3))
x = [1,2,3,4]
y = [2,4,5,9]
plt.plot(x,y)

Out[3]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x15e03c47dd0>]

In [4]:

# In[23]:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')
x = range(0,10)
y = range(5,15)
plt.plot(x,y , 'ro')

Out[4]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x15e03c46390>]

In [5]:

# In[24]:


# x축 범위와 y축 범위 지정하기
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')

plt.xlim(1,10)
plt.ylim(0,15)

x = range(0,10)
y = range(5,15)
plt.plot(x,y , 'ro')

Out[5]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x15e03c70a10>]

In [6]:

# In[29]:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')
x = range(0,10)
y = range(5,15)
plt.plot(x,y , 'ro')

plt.xlabel('time')
plt.ylabel('qty')

Out[6]:

Text(0, 0.5, 'qty')

In [7]:

# In[30]:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')
x = range(0,10)
y = range(5,15)
plt.plot(x,y , 'ro')

plt.xlabel('판매시간')
plt.ylabel('판매수량')

Out[7]:

Text(0, 0.5, '판매수량')

In [8]:

# In[31]:


from matplotlib import pyplot as plt 
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib

font_location = "C:\\Windows\\Fonts\\malgun.ttf"

font_name = fm.FontProperties(fname = font_location).get_name()
matplotlib.rc('font' , family=font_name)

plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')
x = range(0,10)
y = range(5,15)
plt.plot(x,y , 'ro')

plt.xlabel('판매시간')
plt.ylabel('판매수량')

Out[8]:

Text(0, 0.5, '판매수량')

In [9]:

# In[32]:


#bar chart 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')

x = [3,5]  # 막대 사이 간격 조정용
y = [1,2]

plt.bar(x,y)

Out[9]:

<BarContainer object of 2 artists>

In [10]:

# In[33]:


#bar chart 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')

x = [3,5]  # 막대 사이 간격 조정용
y = [1,2]

labels = ['english','math']
plt.bar(x,y , tick_label = labels)

Out[10]:

<BarContainer object of 2 artists>

In [11]:

#In[34]:


#bar chart 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')

x = [3,4]  # 막대 사이 간격 조정용
y = [1,2]

colors = ['red','blue']
labels = ['english','math']

#width 는 막대의 두께이고 기본값은 0.8 입니다.
plt.bar(x,y , tick_label = labels , color = colors , width=0.4) 

Out[11]:

<BarContainer object of 2 artists>

In [12]:

# In[2]:


#bar chart 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')

x = [3,4]  # 막대 사이 간격 조정용
y = [1,2]

# 색상을 데이터 건수만큼 랜덤으로 생성하기
colors = [np.random.rand(3,) for _ in x]
labels = ['english','math']

#width 는 막대의 두께이고 기본값은 0.8 입니다.
plt.bar(x,y , tick_label = labels , color = colors , width=0.4) 

Out[12]:

<BarContainer object of 2 artists>

In [13]:

# In[3]:


#y축 간격 지정하기
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')

x = [3,4]  # 막대 사이 간격 조정용
y = [1,2]

# 색상을 데이터 건수만큼 랜덤으로 생성하기
colors = [np.random.rand(3,) for _ in x]
labels = ['english','math']

# 축 간격 수동으로 지정하기
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
plt.gca().yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(base=0.1))

#width 는 막대의 두께이고 기본값은 0.8 입니다.
plt.bar(x,y , tick_label = labels , color = colors , width=0.4) 

Out[13]:

<BarContainer object of 2 artists>

In [14]:

# In[4]:


# x 축 값을 기울여 출력하기
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
plt.style.use('ggplot')

x = [3,4]  # 막대 사이 간격 조정용
y = [1,2]

colors = ['red','blue']
labels = ['english','math']

#width 는 막대의 두께이고 기본값은 0.8 입니다.
plt.bar(x,y , tick_label = labels , color = colors , width=0.4) 
plt.xticks(rotation=45)

Out[14]:

(array([3, 4]), [Text(3, 0, 'english'), Text(4, 0, 'math')])

In [15]:

# In[35]:


import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame({'번호' : [1,2,3,4,5],
                      '이름' : ['홍길동','일지매','이순신','유관순','서진수'],
                      '몸무게' : [80, 85, 70,75,83],
                      '키' : [180, 185, 170 ,175,183]})
data1

Out[15]:

	번호	이름	몸무게	키
0	1	홍길동	80	180
1	2	일지매	85	185
2	3	이순신	70	170
3	4	유관순	75	175
4	5	서진수	83	183

In [16]:

# In[36]:


from matplotlib import pyplot as plt 
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib

font_location = "C:\\Windows\\Fonts\\malgun.ttf"
font_name = fm.FontProperties(fname = font_location).get_name()
matplotlib.rc('font' , family=font_name)

plt.figure(figsize=(5,3))

colors = ['red','green','yellow','orange','violet']
x = data1['이름']
y = data1['몸무게']

plt.bar(x,y , color = colors , width=0.5)
plt.title('학생별 몸무게')
plt.ylabel('몸무게(단위:Kg)')
plt.xlabel('이름')

Out[16]:

Text(0.5, 0, '이름')

In [17]:

# In[37]:


from matplotlib import pyplot as plt 
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib

font_location = "C:\\Windows\\Fonts\\malgun.ttf"
font_name = fm.FontProperties(fname = font_location).get_name()
matplotlib.rc('font' , family=font_name)

plt.figure(figsize=(5,3))

colors = ['red','green','yellow','orange','violet']
x = data1['이름']
y = data1['몸무게']

plt.bar(x,y , color = colors , width=0.5)
plt.title('학생별 몸무게')
plt.ylabel('몸무게(단위:Kg)')
plt.xlabel('이름')
plt.savefig('c:\\py_temp\\학생별몸무게.png')
plt.savefig('c:\\py_temp\\학생별몸무게.pdf')

In [18]:

# 화면 분할하기


# In[1]:


import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)

x = range(0,10)
y = range(5,15)
ax1.plot(x,y , 'ro')

x = range(0,50)
y = range(0,50)
ax2.plot(x,y , 'bs')
plt.show()

In [19]:

# In[2]:


fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1, 3, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 3)

x = range(0,10)
y = range(5,15)
ax1.plot(x,y , 'ro')

x = range(0,50)
y = range(0,50)
ax2.plot(x,y , 'bs')

ax1.set_xlabel('time')
ax1.set_ylabel('qty')

ax2.set_xlabel('시간')
ax2.set_ylabel('qty')
plt.show()

Seaborn¶

In [20]:

sns.set_theme(style = 'darkgrid')
tips = sns.load_dataset('tips')
tips

Out[20]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4
...	...	...	...	...	...	...	...
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

244 rows × 7 columns

In [21]:

graph1 = sns.histplot(tips , x='total_bill', bins = 20) # bins: 구간 지정

In [22]:

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

Out[22]:

	survived	pclass	sex	age	sibsp	parch	fare	embarked	class	who	adult_male	deck	embark_town	alive	alone
0	0	3	male	22.0	1	0	7.2500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	False
1	1	1	female	38.0	1	0	71.2833	C	First	woman	False	C	Cherbourg	yes	False
2	1	3	female	26.0	0	0	7.9250	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	yes	True
3	1	1	female	35.0	1	0	53.1000	S	First	woman	False	C	Southampton	yes	False
4	0	3	male	35.0	0	0	8.0500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	True

In [23]:

graph4 = sns.countplot(titanic , x='who', hue = 'class' )

산점도 그래프(Scatter)¶

In [24]:

tips = sns.load_dataset('tips')
graph7 = sns.scatterplot(tips , x='total_bill' , y = 'tip', hue ='sex')

In [25]:

import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="seaborn")

sns.set(style="whitegrid")

data1 = sns.load_dataset('tips')
sns.relplot(data=data1 , x='total_bill',y='tip',hue='smoker')

Out[25]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x15e063e15d0>

In [26]:

graph = sns.catplot(data=data1 , x='day',y='total_bill',hue='smoker',col='time')
graph.set_xticklabels(rotation=90)

Out[26]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x15e06539d50>

In [27]:

sns.pairplot(data1)

Out[27]:

<seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x15e065cb810>

In [28]:

#headmap 예제 데이터 생성하기
import pandas as pd
data = pd.DataFrame( { '연령대':['10대','20대','30대','40대','50대'] , 
                        'Bus' : [88,92,95,75, 97] , 
                        'Subway' : [70,80,95,85,80] , 
                        'Car' : [20,50,90,95,99]})
data.set_index('연령대', drop=True , inplace=True)
data

Out[28]:

	Bus	Subway	Car
연령대
10대	88	70	20
20대	92	80	50
30대	95	95	90
40대	75	85	95
50대	97	80	99

In [29]:

# 한글 폰트 지정하기
from matplotlib import pyplot as plt 
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib
font_location = "C:\\Windows\\Fonts\\malgun.ttf"
font_name = fm.FontProperties(fname = font_location).get_name()
matplotlib.rc('font' , family=font_name)

#히트맵으로 시각화하기 - 1
sns.heatmap(data)

Out[29]:

<Axes: ylabel='연령대'>

In [30]:

#히트맵으로 시각화하기 - 2 - 그래프 크기 지정하기
fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(10,7) )
sns.heatmap(data, annot = True)

Out[30]:

<Axes: ylabel='연령대'>

Quiz¶

In [31]:

# 데이터 불러오기
file1 = pd.read_csv('C:\py_temp\부품구입대장_전체.csv', encoding ='cp949')

# 사업장명이 '석수'인 데이터의 사업장, 품목, 수량 컬럼 추출
file2 = file1[file1['사업장'] == '석수'][['사업장', '품목', '수량']]

# 사업장, 품목으로 그룹핑 후 수량의 합계를 구하여 head(5)
file3 = file2.groupby(['사업장','품목'], as_index = False)['수량'].sum().head(5)

# 수량 값이 큰 순서부터 출력
file4 = file3.sort_values(['수량'], ascending = False)

file4

Out[31]:

	사업장	품목	수량
4	석수	AL TAPE	143
1	석수	AIR COUPLER	99
2	석수	AIR CYLINDER	98
0	석수	AIR BOX	36
3	석수	AIR MODULAR UNIT	10

In [32]:

# 색상을 데이터 건수만큼 랜덤으로 생성하기
colors = [np.random.rand(3,) for _ in x]

# 데이터 막대그래프로 시각화 
plt.figure(figsize = (20,10))
plt.bar((file4['품목']),(file4['수량']), color = colors)

# 그래프 축 
plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)

# label 지정
plt.xlabel('품목', fontsize = 20)
plt.ylabel('수량', fontsize = 20)
plt.title('품목별 수량', fontsize = 20 )

Out[32]:

Text(0.5, 1.0, '품목별 수량')

In [ ]:

In [ ]:

In [ ]:

In [ ]: