pandas 라이브러리

pandas 그래프

• pandas 만으로는 그래프 출력을 할 수없음. matplotlib 패키지와 함께 해야됨

1. padnas 그래프 구조

• pandas의 Series나 Dataframe으로 생성한 데이터가 있을 경우에는 pandas 모듈로 그래프를 그릴수있다.

Series_data.plot([kind = 'graph_kind'] [,option ]) []옵션

DataFrame_data.plot([x=label 혹은 potion, 
                    y=label 혹은 potions ,] 
                    [kind = 'graph_kind'] [, option ]) []옵션

Series_data.plot(kind = 'line') : 선그래프

• kind 옵션을 생략하면 기본적으로 선 그래프가 그려짂다

2. pandas 그래프 종류

3.pandas 그래프 그리기

DataFrame_data.plot(kind='line') = DataFrame_data.plot.line()

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

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

DataFrame_data.plot.hist()

DataFrame_data.plot.scatter()

1) line_graph

# To add a new cell, type '# %%'
# To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]'
# %%
import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import platform
from matplotlib import font_manager, rc

if platform.system() == 'Darwin':
    rc('font', family='AppleGothic')
elif platform.system() == 'Windows':
    font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
    rc('font', family=font_name)


# %%
# 기본 선 그래프
# Series 생성 
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(s)

s.plot()
plt.show()


# %%
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 
    index=pd.date_range('2019-01-01', periods=10))
print(s)

s.plot()
plt.show()


# %%
# 격자모양 추가
s.plot(grid=True)
plt.show()

2) bar_graph

# To add a new cell, type '# %%'
# To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]'
# %%
import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import platform
from matplotlib import font_manager, rc

if platform.system() == 'Darwin':
    rc('font', family='AppleGothic')
elif platform.system() == 'Windows':
    font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
    rc('font', family=font_name)


# %%
# 데이터 세트 만들기 (난수 10행 3열 발생) 
data_set = np.random.rand(10,3) 
print(data_set)


# %%
# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame(data_set)
print(df)


# %%
# 컬럼 만들기 
df = pd.DataFrame(data_set, columns=['A', 'B', 'C'])
print(df)


# %%
# 막대 그래프 그리기 
df.plot(kind='bar')
plt.show()


# %%
# 수평 그래프 
df.plot(kind='barh')
plt.show()


# %%
# 영역 그래프
df.plot(kind='area', stacked=False)
plt.show() 


# %%
grade_num = [5, 14, 12, 3]
students = ['A', 'B', 'C', 'D']

df_grade = pd.DataFrame(grade_num, index=students, columns=['Students'])
print(df_grade)

grade_bar = df_grade.plot.bar(grid=True)
grade_bar.set_xlabel('학점')
grade_bar.set_ylabel('학생수')
grade_bar.set_title('학점별 학생 수 막대 그래프')
plt.show()

3. scatter

# To add a new cell, type '# %%'
# To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]'
# %%
import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import platform
from matplotlib import font_manager, rc

if platform.system() == 'Darwin':
    rc('font', family='AppleGothic')
elif platform.system() == 'Windows':
    font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
    rc('font', family=font_name)


# %%
temperature = [25.2, 27.4, 22.9, 26.2, 29.5, 33.1, 30.4, 36.1, 34.4, 29.1]
ice_cream_sales = [236500, 357500, 203500, 365200, 446600, 574200, 453200, 675400, 598400, 463100]

dict_data = {'기온' : temperature, '아이스크림 판매량' : ice_cream_sales}
df_ice_cream = pd.DataFrame(dict_data, columns=['기온', '아이스크림 판매량'])
print(df_ice_cream)

df_ice_cream.plot.scatter(x='기온', y='아이스크림 판매량', 
    grid=True, 
    title='최고 기온과 아이스크림 판매량')
plt.show()

4) histogram

# To add a new cell, type '# %%'
# To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]'
# %%
import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import platform
from matplotlib import font_manager, rc

if platform.system() == 'Darwin':
    rc('font', family='AppleGothic')
elif platform.system() == 'Windows':
    font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
    rc('font', family=font_name)


# %%
math = [76,82,84,83,90,86,85,92,72,71,100,87,81,76,94,78,81,60,79,69,74,87,82,68,79]
df_math = pd.DataFrame(math, columns = ['Student'])
print(df_math)


# %%
# 옵션 bins는 계급의 갯수를 의미하며, 기본값은 10이다.
math_hist = df_math.plot.hist(bins=8, grid = True)
math_hist.set_xlabel("시험 점수")
math_hist.set_ylabel("도수(frequency)")
math_hist.set_title("수학 시험의 히스토그램")
plt.show()