plotly를 활용한 데이터시각화 : iplot()

데이터 시각화

• 주요 시각화 라이브러리 : matplotlib, seaborn, plotly
• matplotlib는 오래된 라이브러리로, 한계 보완을 위해 seaborn과 함께 쓰이는 경우가 많다
• plotly는 최신 시각화 라이브러리로, pandas 기능과 조합하여 시각화 가능

 

라이브러리 설치 (3가지)

👉 chart_studio 와 plotly 라이브러리 모두 설치해야함.

👉 chart_studio : plotly로 작성된 그래프를 웹 상에서 보여주는 역할

📍 cufflinks : pandas로 그래프를 그리기 위한 기능을 plotly와 연결시키는 역할

!pip install plotly chart_studio
!pip install cufflinks

 

라이브러리 로드

👉 iplot() 함수 호출전 로드해줘야 함

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

 

예시

1. 데이터프레임 만들기(가상)

👉 cf.help() 를 통해 그래프 종류와 각 그래프 특성을 파악할 수 있음. (예: cf.help('bar')

👉 예시는 numpy 라이브러리를 통해 랜덤의 숫자로 데이터프레임을 만들어 그래프를 그래보겠음!

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns = ['A', 'B'])
df.head()

2. 막대 그래프 그려보기

df.iplot(kind= 'bar', barmode = 'stack')
#barmode = stack이란? 누적그래프로 그르기

👉 orientation = 'h' : 가로로 그래프 그리기(디폴트는 세로 방향 'v')

👉 barmode = 'stack' : 누적그래프 그리기

3. 꺾은 선 그래프 그려보기

df.iplot(kind='scatter', mode = 'lines+markers', fill = True
        ,xTitle = 'title 1'
        ,yTitle = 'title 2'
        ,title = 'real title'
        ,theme = 'pearl')

👉 kind = 'scatter' : 꺾은선 그래프

👉 mode = 'lines+markers' : 선과 점 모두 표시

👉 fill = True : 선 아래 부분을 채우기

👉 xTitle, yTitle : x, y 라벨 지정

👉 theme : 테마 색상 지정

4. 기타 세부항목 변경하기

👉 세부 항목별로 layout을 사전형식으로 지정할 수 있음

layout = {
    'title': 
        {
            'text':'타이틀 이름',
            'font': {
                'family': 'consolas',
                'size': 20,
                'color': '#01579B'
            },
            'x': 0.55,
            'y': 0.80

        }
}
df.iplot(kind='scatter', layout=layout)

이 밖에 자세한 그래프 변경 사항은 검색을 통해 해결!