데이터를 통해 통찰력을 얻기 위한 최고의 파이썬 시각화 라이브러리

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Amber de Ligt

Updated on 2023. 7. 24.

데이터 시각화는 데이터 과학의 중요한 구성 요소이며, 파이썬은 풍부한 라이브러리 생태계로 인해 이 작업에 대한 선두 주자로 자리잡고 있습니다. 그러나 다양한 라이브러리 중에서 어떤 것이 귀하의 요구에 가장 잘 맞는 파이썬 시각화 라이브러리인지 어떻게 결정해야 할까요? 이 글에서는 Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh 그리고 상승 중인 별도 PyGWalker의 가장 인기 있는 파이썬 시각화 라이브러리를 포괄적으로 비교하여 이 질문에 답하고자 합니다.

파이썬 데이터 시각화의 영역에서 이러한 라이브러리들은 초보자와 전문가 모두에게 가장 많이 사용되는 도구로서 자리잡았습니다. 단순한 통계 그래픽부터 복잡한 대화형 웹 기반 시각화까지 다양한 요구에 맞는 파이썬 라이브러리가 있습니다. 이제 이 라이브러리들을 자세히 살펴보겠습니다.

Matplotlib: 포괄적인 선택

Matplotlib는 데이터 시각화를 위해 가장 널리 사용되는 파이썬 라이브러리 중 하나입니다. 이는 포괄적이고 강력하며 유연하므로 간단한 것에서 복잡한 시각화까지 모두 만들 수 있는 훌륭한 선택입니다. Matplotlib를 사용하면 선 그래프, 산점도, 막대 차트, 오차 차트, 히스토그램 등을 생성할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
plt.plot(x, y)
plt.show()

이 간단한 예시는 Matplotlib를 사용하여 기본적인 선 그래프를 만드는 방법을 보여줍니다. 하지만 이 간단함에 속지 마세요. Matplotlib의 진정한 강점은 유연성에 있습니다. 라벨 및 범례에서 색상 체계와 레이아웃까지 플롯의 모든 측면을 사용자 정의할 수 있습니다.

Seaborn: 사용자 친화적인 선택

Seaborn은 또 다른 인기 있는 파이썬 시각화 라이브러리입니다. Matplotlib을 기반으로 만들어진 Seaborn은 아름답고 통계적으로 통찰을 제공하는 고수준 인터페이스를 제공합니다. 직관적인 사용법으로 초보자에게 좋은 선택입니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd
 
# 예제 팁 데이터셋 로드
tips = sns.load_dataset("tips")
 
# 날짜별로 분포를 보여주는 상자 그림(Box Plot) 그리기
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

이 예제에서는 Seaborn의 내장 데이터셋 "tips"를 사용하여 상자 그림을 만듭니다. Seaborn은 몇 줄의 코드로 복잡한 통계 그래픽을 만드는 데 능숙합니다. 또한 Pandas 라이브러리와 잘 통합되어 DataFrame에서 직접 데이터를 시각화하기 쉽습니다.

Plotly: 웹 기반 선택

대화형 웹 기반 시각화를 생성하려면 Plotly가 바로 필요한 라이브러리입니다. Plotly를 사용하면 3D 차트, 지리적 맵, 심지어 애니메이션 시각화까지 다양한 대화형 그래프를 만들 수 있습니다.

import plotly.express as px
 
# 간단한 대화형 산점도 그래프 생성
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", size='petal_length', hover_data=['petal_width'])
fig.show()

이 예제에서는 Plotly Express를 사용하여 대화형 산점도를 생성합니다. Plotly를 사용하면 시각화를 위한 많은 옵션을 제공합니다.

PyGWalker: 드래그 앤 드롭으로 시각화 생성

PyGWalker는 파이썬 시각화 라이브러리 경매에서 또 다른 인기 있는 선택입니다. 시각화와 함께 탐색적 데이터 분석을 위해 설계된 파이썬 라이브러리입니다. PyGWalker는 pandas DataFrame 및 polars DataFrame을 Tableau 스타일의 사용자 인터페이스로 변환하여 Jupyter Notebook 데이터 분석 및 데이터 시각화 작업을 간소화합니다.

(opens in a new tab)

import pandas as pd
import pygwalker as pyg
 
# 데이터를 DataFrame에 로드
df = pd.read_csv('bikesharingdc.csv', parse_dates=['date'])
 
# DataFrame으로 Graphic Walker 호출
gwalker = pyg.walk(df)

이 예제에서는 PyGWalker를 사용하여 DataFrame을 로드한 다음 시각적 탐색을 위한 Tableau와 유사한 사용자 인터페이스를 생성합니다. PyGWalker는 Jupyter Notebook 및 다른 Jupyter 기반 노트북과 잘 통합되어 데이터 과학자가 데이터를 분석하고 패턴을 시각화하는 데 간단한 드래그 앤 드롭 작업을 사용할 수 있습니다.

온라인 노트북에서 PyGWalker를 사용해볼 수도 있습니다:

Kaggle에서 실행 (opens in a new tab)	Colab에서 실행 (opens in a new tab)
(opens in a new tab)	(opens in a new tab)

PyGWalker는 그래픽 Walker의 Python 바인딩의 약자로 명명되었습니다. 이것은 Tableau에 대한 다른 유형의 오픈 소스 대안으로서 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 시각화 기능으로 인해 인기를 얻고 있습니다. PyGWalker에 대해 더 자세히 알아보려면 GitHub 페이지 (opens in a new tab)를 확인할 수 있습니다.

Bokeh: 인터랙티브 선택

Bokeh는 현대 웹 브라우저용 인터랙티브 시각화를 생성하기 위한 Python 라이브러리입니다. 이것은 인터랙티브 플롯, 대시보드 및 데이터 애플리케이션을 생성하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다. Bokeh의 강점은 복잡하고 우아한 시각화를 간단한 방법으로 만들 수 있다는 능력에 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers
 
# 타이틀과 축 레이블을 가진 새로운 플롯 생성
p = figure(title="Iris 형태학", x_axis_label='받침 길이', y_axis_label='받침 너비')
 
# 범례와 채우기 색상을 가진 스캐터 렌더러 추가
p.circle(flowers["petal_length"], flowers["petal_width"], legend_label="받침", fill_color="red")
 
# 결과 보여주기
show(p)

이 예제에서는 Bokeh를 사용하여 인터랙티브 스캐터 플롯을 생성합니다. Bokeh를 사용하면 웹 기반 프레젠테이션과 대시보드에 적합한 다양한 인터랙티브 플롯을 생성할 수 있습니다.

각각의 라이브러리는 각각의 강점을 가지고 있으며 다른 종류의 작업에 적합합니다. 사용자 친화적인 라이브러리를 찾고 있는 초보자이거나 강력한 도구가 필요한 경험 많은 데이터 과학자이든, Python의 시각화 라이브러리는 여러분에게 무엇인가를 제공할 것입니다. 그리고 상승 중인 스타인 PyGWalker가 합류함으로써 Python의 시각화 환경은 계속해서 진화하고 확장되고 있습니다.

적절한 Python 시각화 라이브러리 선택하기

적절한 Python 시각화 라이브러리를 선택하는 것은 주로 특정 요구사항과 프로젝트의 특성에 달려있습니다. 다양한 시각화 작업을 처리할 수 있는 포괄적인 라이브러리를 찾고 있다면 Matplotlib은 튼튼한 선택입니다. 더 사용자 친화적이고 직관적인 인터페이스를 선호하는 경우에는 Seaborn이 훌륭한 옵션입니다. 인터랙티브하고 웹 기반 시각화를 생성해야 하는 경우에는 Plotly와 Bokeh 둘 다 강력한 후보입니다.

하지만 시각화 탐색을 위해 Tableau 스타일의 사용자 인터페이스를 제공하는 라이브러리를 찾고 있다면, 상승 중인 스타인 PyGWalker도 고려할 가치가 있습니다. Jupyter Notebook 및 기타 Jupyter 기반 노트북과 잘 통합되어 있어 데이터 과학자들이 간단한 드래그 앤 드롭 작업으로 데이터를 분석하고 패턴을 시각화할 수 있습니다.

결국, 가장 적합한 Python 시각화 라이브러리는 여러분의 요구사항에 가장 잘 맞는 라이브러리입니다. 각 라이브러리의 강점과 기능을 이해함으로써 정보를 얻고 데이터 시각화 목표를 달성하는 데 도움이 되는 라이브러리를 선택할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Python 시각화 라이브러리에 대해 더 자세히 이해하기 위해 자주 묻는 질문들을 정리해보았습니다:

1. 초보자에게 가장 좋은 Python 시각화 라이브러리는 무엇인가요?

   많은 사람들이 Seaborn을 초보자에게 추천하는 이유는 사용자 친화적이고 직관적인 인터페이스를 제공하기 때문입니다. 이것은 Matplotlib을 기반으로 구축되었으며 아름답고 통계적으로 유의미한 시각화를 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다. 그러나 초보자를 위한 최적의 라이브러리는 특정 요구 사항과 프로젝트의 특성에 달려있습니다.

2. Python 시각화 라이브러리는 인터랙티브 웹 기반 시각화를 생성할 수 있나요?

   네, Plotly와 Bokeh와 같은 라이브러리는 특히 인터랙티브하고 웹 기반 시각화를 생성하기 위해 설계되었습니다. 웹 기반 프레젠테이션과 대시보드에 적합한 다양한 인터랙티브 플롯을 생성할 수 있습니다.

3. 내 요구 사항에 맞는 적절한 Python 시각화 라이브러리를 어떻게 선택하나요?

   적절한 Python 시각화 라이브러리를 선택하는 것은 주로 특정 요구사항과 프로젝트의 특성에 달려있습니다. 생성해야 할 시각화의 복잡성, 웹 기반 대화형 시각화를 생성해야 하는지 여부, 그리고 Python 및 데이터 시각화에 대한 경험 수준과 같은 요소들을 고려해야 합니다.