팬더 - 플로팅
플로팅
Pandas는 이 plot()방법을 사용하여 다이어그램을 만듭니다.
Matplotlib 라이브러리의 하위 모듈인 Pyplot을 사용하여 화면에 다이어그램을 시각화할 수 있습니다.
Matplotlib Tutorial 에서 Matplotlib에 대해 자세히 알아보세요 .
예시
Matplotlib에서 pyplot을 가져오고 DataFrame을 시각화합니다.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot()
plt.show()
이 페이지의 예에서는 'data.csv'라는 CSV 파일을 사용합니다.
data.csv 다운로드 또는 data.csv 열기
산포도
kind인수 를 사용하여 산점도를 원한다고 지정합니다 .
kind = 'scatter'
산점도에는 x축과 y축이 필요합니다.
아래 예에서는 x축에 "지속시간"을, y축에 "칼로리"를 사용합니다.
다음과 같이 x 및 y 인수를 포함합니다.
x = 'Duration', y = 'Calories'
예시
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Calories')
plt.show()
결과
기억하십시오:
이전 예에서 우리는 "지속 시간"과 "칼로리" 사이의 상관 관계가 임을 배웠고 지속 0.922721시간이 길수록 더 많은 칼로리가 소모된다는 사실로 결론을 내렸습니다.
산점도를 보면 동의합니다.
상관 관계가 있는 "Duration" 및 "Maxpulse"와 같은 열 사이에 나쁜 관계가 있는 또 다른 산점도를 생성해 보겠습니다 0.009403.
예시
열 사이에 관계가 없는 산점도:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Maxpulse')
plt.show()
결과
히스토그램
kind히스토그램을 원하는지 지정 하려면 인수를 사용하십시오 .
kind = 'hist'
히스토그램에는 하나의 열만 필요합니다.
히스토그램은 각 간격의 빈도를 보여줍니다(예: 50분에서 60분 사이에 지속된 운동 횟수는?).
아래 예에서는 "Duration" 열을 사용하여 히스토그램을 생성합니다.
예시
df["Duration"].plot(kind = 'hist')
결과
참고: 히스토그램은 50분에서 60분 사이에 지속된 운동이 100개가 넘는다고 알려줍니다.