풀어보기: 알아둘 필요가 있는 파이썬 데이터 시각화 라이브러리

Name: Rajiv Chandra

Updated on 2023. 7. 24.

오늘의 데이터 기반 세상에서는 데이터 시각화는 매우 중요한 기술입니다. 이를 통해 복잡한 데이터 세트를 이해하고, 데이터 내에서의 동향, 패턴, 관계 등을 찾아보며, 이를 이해하기 쉬운 형태로 인사이트를 전달할 수 있습니다. 데이터 시각화에 대한 많은 도구 중 파이썬은 다양성, 접근성과 풍부한 라이브러리 생태계로 인해 특별한 자리를 차지하고 있습니다. 이 글에서는 선정된 5가지 파이썬 데이터 시각화 라이브러리를 소개하며 각각의 핵심 기능과 사용 사례를 설명해 선택 과정에 도움을 줄 것입니다.

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파이썬의 데이터 시각화 능력

파이썬은 간단하고 강력한 기능을 가진 데이터 과학의 주요 언어로서의 지위는 유연성과 강력한 기능을 갖추고 있기 때문에 이루어졌습니다. 데이터 시각화 측면에서도 파이썬은 많은 전통적인 도구보다 더 많은 능력을 제공하는 다양한 라이브러리들을 제공합니다.

데이터 시각화의 중요한 측면 중 하나는 복잡한 데이터 추론을 더 관리하기 쉽도록 만드는 것입니다. 파이썬은 다양하며 매우 적응성 높은 언어이기 때문에, 간단한 라인 플롯에서부터 복잡한 히트맵까지 다양한 매우 흥미로운 시각화를 구현할 수 있습니다. 그러나 막대한 라이브러리의 다양성은 언제나 새로운 입문자들에게 혼란을 줄 수 있습니다. 따라서 우리는 여기서 도움을 드리기로 했습니다.

최고의 파이썬 데이터 시각화 라이브러리

상위 5개 라이브러리를 살펴 보기에 앞서 검토 기준을 명확히 해 보겠습니다. 라이브러리가 대화형 기능을 지원하는지, 시각화 프로세스에 대한 수준적인 제어력, 그리고 주요 기능과 사용 사례인지를 고려해 볼 것입니다.

Matplotlib

Matplotlib (opens in a new tab)은 파이썬에서 plotting을 위한 goto 라이브러리 중 한 가지입니다. 이 라이브러리는 매우 커스터마이즈할 수 있는 인터페이스를 제공해 2D 및 3D 다양한 플롯을 만드는 데 사용됩니다. 그러나 이 라이브러리는 더 정교한 제어를 필요로 하기 때문에 학습 곡선이 다소 가파를 수 있지만, 그 유연성과 커뮤니티의 지원을 바탕으로 Matplotlib은 시각화에 대한 정확한 제어를 원하는 사람에게 훌륭한 선택지가 될 수 있습니다.

Matplotlib 시각화의 예시:

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()

PyGWalker

PyGWalker를 지금 바로 테스트해보시려면 Google Colab (opens in a new tab), Binder (opens in a new tab) 또는 Kaggle (opens in a new tab)에서 PyGWalker를 실행할 수 있습니다.

PyGWalker은 오픈 소스입니다. PyGWalker GitHub 페이지 (opens in a new tab)를 방문하여 자세한 정보를 얻을 수 있으며, 이 문서를 읽고 더 알아보세요: Towards Data Science Article (opens in a new tab).

Jupyter Notebook에서 PyGWalker 시작하기

PyGWalker는 Python을 사용하여 데이터 분석 및 데이터 시각화 작업을 간편하게 만들 수 있는 도구입니다. 가벼우며 쉬운 사용 인터페이스를 제공합니다. 다음과 같은 단계로 시작하세요:

Jupyter Notebook에 pygwalker와 pandas를 가져옵니다.

import pandas as pd

pygwalker를 기존 워크플로우를 변경하지 않고 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 데이터프레임을 불러와서 Graphic Walker를 호출할 수 있습니다:

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date']) gwalker = pyg.walk(df)


### PyGWalker를 사용하여 차트 크기 조정하기

마우스커서로 차트 크기를 쉽게 조정할 수 있습니다.

![Resize a chart](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/graphic-walker/resize-chart.gif)

### 차트 유형 변경

라인 차트는 등록된 사용자 수의 추세를 막대 그래프보다 잘 보여줄 수 있습니다. 기존 차트를 라인 차트로 전환하려면, **Mark Types** 옵션을 클릭하고 **Line**을 선택하세요.

![Change chart type](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/graphic-walker/change-chart-type.gif)

### Concat View 생성

'등록된 사용자'와 '임시 사용자' 간의 차이를 비교하고 싶을 수 있습니다. 간단하게 행/열에 원하는 측정값을 추가하고 비교해보세요.

![Create a concat view](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/graphic-walker/concat-view.gif)

> [PyGWalker GitHub 링크](https://github.com/Kanaries/pygwalker)

### Seaborn

Matplotlib 기반으로 작성된 [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)은 더 아름다운 기본 테마를 제공하고 Matplotlib보다 사용하기 쉬운 높은 수준으로 데이터 시각화 라이브러리입니다. 그러나 Seaborn은 Matplotlib에 기반하여 필요한 경우 Matplotlib의 함수를 사용하여 Seaborn 플롯을 조정할 수 있습니다.

**Seaborn Visualization 예시:**
```python
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Bokeh

Bokeh (opens in a new tab)은 모던 웹 브라우저에서 대용량 데이터셋의 고성능 시각화 제공을 가능하게 하는 Python 대화형 시각화 라이브러리입니다. 그것은 그래프 문법에 영향을 받은 높은 수준 및 저수준 인터페이스를 모두 제공하여 복잡한 통계 플롯을 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다.

Bokeh Visualization 예시:

from bokeh.plotting import figure, show
 
p = figure(plot_width
 
=400, plot_height=400)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5)
show(p)

Altair

Altair (opens in a new tab)은 Python에서 선언적인 통계 시각화 라이브러리입니다. Altair은 간단하고 강력한 시각화 문법을 제공하여 다양한 통계 시각화를 빠르게 구축할 수 있습니다.

Altair Visualization 예시:

import altair as alt
from vega_datasets import data
 
source = data.cars()
 
alt.Chart(source).mark_circle(size=60).encode(
    x='마력',
    y='갤런당_마일',
    color='생산국',
).interactive()

Plotly

Plotly (opens in a new tab)은 상호작용적인 그래프를 만드는 데에 유용한 고수준 및 저수준 인터페이스를 제공하는 기능이 풍부한 라이브러리입니다. 이는 라인 그래프, 3D 차트 및 히트 맵과 같은 복잡한 출판용 그래프를 만드는 데에도 좋습니다. Python으로 실시간 분석 웹 애플리케이션을 빌드하는 인기 있는 프레임워크인 Dash에도 많이 사용됩니다.

Plotly 시각화 예시:

import plotly.express as px
 
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="꽃받침_너비", y="꽃받침_길이", color="품종", size='꽃잎_길이', hover_data=['꽃잎_너비'])
fig.show()

적절한 Python 데이터 시각화 라이브러리 선택하기

적절한 Python 데이터 시각화 라이브러리를 선택하는 것은 일반적으로 수행할 작업의 복잡성, 맞춤화의 필요성 및 특정 코딩 스타일 선호도에 따라 다릅니다. Matplotlib 및 Seaborn은 정적 그래프에 대한 상당한 파워를 제공하지만, Bokeh, Altair 및 Plotly는 상호 작용적인 시각화를 만드는 데 뛰어납니다. 개별 강점을 이용하기 위해 여러 라이브러리를 사용하는 것이 일반적입니다.

Python의 다양한 데이터 시각화 라이브러리는 데이터를 유의미하고 통찰력있게 제시하는 것을 가능하게 합니다. Python을 사용하면 인상적이고 유의미하며 상호작용성있는 시각화를 만들 수 있습니다.

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