시각화-Bar 차트&seaborn을 활용한 시각화

#1.matplotlib

파이썬으로 기본적인 차트들을 쉽게 그릴 수 있도록 도와주는 시각화 라이브러리

#2.seaborn 

matplotlib 기반으로 만들어진 통계 데이터 시각화 라이브러리

 

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10,8]
sns.set(style = 'whitegrid')
sns.set_palette('pastel')
warnings.filterwarnings('ignore')

 

# % 한글이 깨지는 경우 %

from matplotlib import font_manager. rc
import matplotlib
import platform

if platform.system() == 'Windows':
  #윈도우인 경우
  font_name = font_manager.FontProperties(fname = 'c:/Windows/Fonts/malgun.ttf').get_name()
  rc('font'.family = font_name)

matplotlib.rcParms['axes.unicode_minus'] = False

#Loading 'Tips' dataset from seaborn

#Loading 'Tips' dataset from seaborn
tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

#Bar 차트 이해 및 제작

plt.bar(x_label,sum_tip_by_day,
        color='pink',#색 지정
        alpha=0.6, #색 투명도
        width =0.3, #너비
        align ='edge')#배치
plt.title('Sum of Tips by Days')
plt.xlabel('Days',fontsize=14)
plt.ylabel('Sum of Tips',fontsize=14)
plt.xticks(x_label_index,
           x_label,
           rotation=90,
           fontsize=15)
plt.show()

#seaborn을 활용한 시각화

sns.barplot(data=tips, #데이터 프레임
            x='day',#x 변수
            y='tip',#y 변수
            estimator=np.average,
            hue='sex',#색깔 구분으로 특정 컬럼값을 비교하고 싶을 때
            order=['Sun','Sat','Fri','Thur'],#x ticks 순서
            edgecolor='.1',# 바 모서리 선명도
            linewidth=2.5)#모서리 두께

plt.title('average Of Tips by Days',fontsize=16)
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Sum of tip')
plt.xticks(rotation =45)

plt.show()

#seaborn을 활용한 시각화

sns.barplot(data=tips, #데이터 프레임
            x='day',#x 변수
            y='tip',#y 변수
            estimator=np.sum,
            hue='sex',#색깔 구분으로 특정 컬럼값을 비교하고 싶을 때
            order=['Sun','Sat','Fri','Thur'],#x ticks 순서
            edgecolor='.6',# 바 모서리 선명도
            linewidth=2.5)#모서리 두께

plt.title('average Of Tips by Days',fontsize=16)
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Sum of tip')
plt.xticks(rotation =45)

plt.show()