파이썬 데이터 분석 쌩 기본기 : matplotlib 시각화 기초 (2)

데이터는 R 패키지 ggplot2 의 mpg 데이터를 사용하였습니다.

mpg.csv

0.02MB

4번 예시

value = []
label = ['p','r','e','d','c']
for x in label :
    y = (df['fl'] == x).mean()
    value.append(y)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.pie(value, labels = label, autopct = '%.2f%%',
        wedgeprops={'width':0.4,'edgecolor':'black'}, 
        explode = [0] + [0.1] + [0]*3,
       pctdistance = 0.45)
plt.show()

👉 autopct : %.2f%% 는 소수점 뒤 2번째 자리까지 %붙여서 비율로 표시한다는 뜻.

👉 explode : 파이차트의 파이 조각이 중앙에서 멀어지게끔 설정할 수 있는 옵션.

value = []
label = ['p','r','e','d','c']
for x in label :
    y = (df['fl'] == x).mean()
    value.append(y)

👉 빈 리스트에 연료 타입에 따른 비율 (mean) 채워넣기

 

5번 예시

val1 = df.groupby('fl')['cty'].mean()
val2 = df.groupby('fl')['hwy'].mean()
val3 = df.groupby('fl')['cyl'].mean()
val4 = df.groupby('fl')['displ'].mean()
idx = df['fl'].unique()

fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize = (10,6))
fig.suptitle('Title')

ax[0,0].bar(idx, val1)
ax[0,0].set_title('cty_mean')
ax[0,1].bar(idx, val2)
ax[0,1].set_title('hwy_mean')
ax[1,0].bar(idx, val3)
ax[1,0].set_title('cyl_mean')
ax[1,1].bar(idx, val4)
ax[1,1].set_title('displ_mean')
plt.show()

👉 plt.subplots : 여러 개의 하위 플롯을 생성. 행 개수와 열 개수를 인수로 받음.

    ❗fig 객체 (플롯 전체의 틀을 관리) 와 ax 객체 (개별 그래프 관리)