[데이터시각화] 06. 선그래프

선그래프

• 시간의 따른 데이터의 변화를 시각화하는데 유용하게 사용
  • 지난 10년 간 경유 가격의 평균값
  • 지난 두 달간 몸무게 변화
• 시계열 데이터를 시각화하는데 주로 사용
• plot(x, y, 옵션)

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns

항공기 이용승객 데이터

airs = pd.read_csv('../data/airpassengers.csv')

plt.figure(figsize=(25,8))
plt.plot(airs.Month[:60], airs.Passengers[:60])
plt.xticks(rotation=90, fontsize=15)
plt.show()

seaborn에서 선그래프 그리기

• lineplot(x, y, data)

plt.figure(figsize=(25,8))
sns.lineplot(data=airs[:60], x='Month', y='Passengers')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

나일강 홍수 데이터

plt.figure(figsize=(25,8))
nails = pd.read_csv('../data/Nile.csv')
plt.plot(nails.time, nails.value)
plt.show()

plt.figure(figsize=(25,8))
sns.lineplot(nails, x='time', y='value')
plt.show()

존슨앤존슨 주식 데이터

plt.figure(figsize=(25,8))
johnson = pd.read_csv('../data/JohnsonJohnson.csv')
plt.plot(johnson.time, johnson.value)
plt.show()

plt.figure(figsize=(25,8))
sns.lineplot(johnson, x='time', y='value')
plt.show()

영국왕들의 수명 데이터

plt.figure(figsize=(25,8))
en_kings = pd.read_table('../data/kings.txt', header=None)[3:]
en_kings.columns = ['age']
en_kings
df = pd.DataFrame(en_kings.age.value_counts())
# df
# plt.plot(df.age, df.index)
plt.plot(range(1, len(en_kings.age) + 1), en_kings.age)
plt.xticks(np.arange(1, len(en_kings.age)), rotation=90)
plt.show()