[Visualization] 03. Pandas 시각화

1. Pandas 시각화

• Pandas 자체적으로 matplotlib 를 기반으로 한 시각화기능을 지원한다. -> 그래프를 생성한 이후 설정할 때 matplotlib을 사용해도 된다.
• Series나 DataFrame에 plot() 함수나 plot accessor를 사용한다.
  • accessor: 다른 타입에만 사용할 수 있는 메소드를 사용할 수 있도록 연결해주는 역할
    • ex) str, dt, plot
  • 기본구문
    • plot() 함수
      • (Series/DataFrame).plot(kind='그래프종류')
    • plot accessor
      • (Series/DataFrame).plot.그래프함수()
• matplotlib에서 사용한 설정을 그대로 사용할 수 있다.
• 장점: 그래프를 만들기 쉽다

• 단점: 설정 자유도가 떨어진다.

• https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html

Pandas 시각화 예시

matplotlib

```python
plt.figure(figsize=(4,3)) # 버전이 업그레이드 되면서 밖에서도 설정할 수 있다.
s.plot(kind='bar')
plt.title('과일 수량') # matplotlib으로 설정
plt.xlabel("과일")
plt.ylabel('수량')
plt.show()
```

plot()

```python
s.plot(kind='bar', title='과일 수량', xlabel='과일종류', ylabel='개수', figsize=(4,3))  # 판다스
plt.show()
```

plot accessor

```python
s.plot.bar(title='과일 수량', xlabel='과일종류', ylabel='개수', figsize=(4,3))
plt.show()
```

2. Line plot (선 그래프)

• 기본구문

    자료구조.plot()  # kind='line' (default)
  

3. Scatter plot (산점도)

• 다른 그래프들과는 다르게 2개의 컬럼들(DataFrame)을 이용해서 그린다. (Series는 그릴 수 없다.)

• 기본구문

    자료구조(DF).plot(kind='scatter')
    자료구조(DF).plot.scatter()
  

4. Bar plot(막대 그래프)

• 기본구문

    자료구조.plot(kind='bar')
    자료구조.plot.bar()
  

• 추가 설정
  • kind='barh': 수평 막대 그래프
  • stacked=True: 값이 쌓여있는 형태의 그래프를 보여주는 설정
  • subplots=True: 각 값들의 결과값을 따로 보여주는 설정

5. Pie chart(파이차트)

• 기본구문

    자료구조.plot(kind='pie')
    자료구조.plot.pie()
  

  • 자료구조 형식
    • index: label
    • value: 비율계산

6. Histogram(히스토그램), KDE(밀도그래프)

Histogram(히스토그램)

• 기본구문

    자료구조.plot(kind='hist')
    자료구조.plot.hist()
  

KDE(밀도그래프)

• 모듈 설치: !pip install scipy

• 기본구문

    자료구조.plot(kind='kde')
    자료구조.plot.kde()
  

7. Boxplot (상자그래프)

• 기본구문

    자료구조.plot(kind='box')
    자료구조.plot.box()