파이썬 Matplotlib를 사용하여 시계열 그래프 만드는 방법
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- Rajiv Chandra
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이 튜토리얼에서는 파이썬에서 Matplotlib를 사용하여 시계열 그래프를 만드는 방법을 배우게 됩니다. 주식 가격, 웹 트래픽 또는 기타 시간에 따라 변하는 데이터를 시각화할 때 Matplotlib는 데이터 시각화 및 분석에 강력한 도구입니다. 여기에서는 가로축에서 날짜를 처리하고 눈금 표시와 레이블을 사용자 정의하며, 더 자세한 데이터 보기를 위해 부본 눈금 표시도 추가할 방법을 알려 드리겠습니다.
파이썬에서 빠르게 데이터 시각화를 만드는 방법을 원하시나요?
PyGWalker는 Jupyter Notebook 기반 환경에서 데이터 분석 및 시각화 작업을 더 빠르고 편하게 할 수 있는 오픈 소스 파이썬 프로젝트입니다. 이 코드를 사용하면 Pandas Dataframe(또는 Polars Dataframe)을 시각적인 UI로 변환하여 변수를 드래그앤드롭하여 쉽게 그래프를 생성할 수 있습니다. 다음 코드를 사용하면 됩니다.
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)이 코드를 사용하려면 다음의 온라인 노트북을 실행해 보세요.
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Matplotlib란 무엇이며 어떤 용도로 사용되나요?
Matplotlib는 파이썬용 데이터 시각화 라이브러리입니다. 파이썬에서 정적, 애니메이션, 상호 작용적 시각화를 만드는 데 매우 유용한 다양한 도구를 제공합니다. Matplotlib는 차트, 플롯, 그래프를 만드는 데 학계, 산업, 정부에서 널리 사용됩니다.
Matplotlib를 사용하여 시계열 그래프의 눈금 표시와 레이블을 사용자 정의하는 방법
시계열 그래프의 눈금 표시와 레이블을 사용자 정의하려면 set_xticks()와 set_xticklabels() 메소드를 사용해야 합니다. 이러한 메소드를 사용하면 가로축에서 눈금 표시와 레이블의 위치와 형식을 지정할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Load data
data = pd.read_csv("data.csv")
# Convert date column to datetime
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"])
# 그림 생성
fig, ax = plt.subplots()
# 눈금 위치와 레이블 설정
ax.set_xticks(data["date"])
ax.set_xticklabels(data["date"].dt.strftime("%Y-%m"))
# 데이터 그리기
ax.plot(data["date"], data["value"])
# 그림 보이기
plt.show()이 예제에서 우리는 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 먼저 로드하고 날짜 열을 datetime 형식으로 변환합니다. 그런 다음 Matplotlib을 사용하여 플롯 개체를 만들고 set_xticks() 및 set_xticklabels() 메서드를 사용하여 눈금 위치와 레이블을 설정합니다. 마지막으로 데이터를 플롯하고 show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
Matplotlib에서 가로 축의 날짜를 어떻게 다룰 수 있나요?
Matplotlib에서 가로 축의 날짜를 다루는 방법은 matplotlib.dates 모듈에서 date2num() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 날짜 객체를 부동 소수점 숫자로 변환하여 가로 축에 플롯할 수 있는 형식으로 변환합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
# 데이터 로드
data = pd.read_csv("data.csv")
# 날짜 열을 datetime 및 date2num 형식으로 변환
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"]).apply(mdates.date2num)
# 그림 생성
fig, ax = plt.subplots()
# 데이터 그리기
ax.plot_date(data["date"], data["value"], linestyle="solid")
# 그림 보이기
plt.show()이 예제에서 우리는 먼저 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 날짜 열을 datetime 형식으로 변환합니다. 그런 다음 date2num() 함수를 사용하여 날짜 열을 Matplotlib에서 플롯할 수 있는 형식으로 변환합니다. 마지막으로 plot_date() 메서드를 사용하여 데이터를 플롯하고 show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
Matplotlib에서 MonthLocator는 무엇이고 어떻게 사용되나요?
MonthLocator는 시간 시리즈 플롯의 가로 축에 눈금 위치를 지정하는 데 사용되는 Matplotlib 클래스입니다. MonthLocator 클래스는 월의 규칙적인 간격에서 눈금 위치를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
# 데이터 로드
data = pd.read_csv("data.csv")
# 날짜 열을 datetime 및 date2num 형식으로 변환
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"]).apply(mdates.date2num)
# 그림 생성
fig, ax = plt.subplots()
# MonthLocator 객체 생성
month_locator = mdates.MonthLocator()
# x 축 눈금 위치와 레이블 설정
ax.xaxis.set_major_locator(month_locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))
# 데이터 그리기
ax.plot_date(data["date"], data["value"], linestyle="solid")
# 그림 보이기
plt.show()이 예제에서 우리는 먼저 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 날짜 열을 datetime 형식으로 변환합니다. 그런 다음 MonthLocator 클래스를 사용하여 월의 규칙적인 간격에서 눈금 위치를 생성합니다. set_major_locator() 및 set_major_formatter() 메서드를 사용하여 x 축 눈금 위치와 레이블을 설정합니다. 마지막으로 데이터를 플롯하고 show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
fig, ax = plt.subplots()
# Tick locator 설정
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
# Tick formatter 설정
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))
# 데이터 플롯
ax.plot_date(data["date"], data["value"], linestyle="solid")
# 플롯 보여주기
plt.show()이 예제에서는 먼저 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 불러오고, 날짜 열을 datetime 형식으로 변환하고 Matplotlib에서 플롯할 수 있는 형식으로 변환합니다. 그런 다음, 플롯 객체를 만들고 set_major_locator() 메서드를 사용하여 월 단위의 규칙적인 간격으로 tick 위치를 생성하여 Tick locator를 설정합니다. 마지막으로 데이터를 플롯하고 show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
Matplotlib를 사용하여 time series plot에 minor tick marks를 추가하는 방법은 무엇인가요?
Matplotlib를 사용하여 time series plot에 minor tick marks를 추가하려면, xaxis 객체의 set_minor_locator() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드를 사용하면 가로축에 있는 minor tick mark의 위치를 지정할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv("data.csv")
# date 열을 datetime 및 date2num 형식으로 변환하기
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"]).apply(mdates.date2num)
# 플롯 생성
fig, ax = plt.subplots()
# Tick locator 설정
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
# Tick formatter 설정
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))
# Minor tick locator 설정
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.MonthLocator(bymonthday=15))
# 데이터 플롯
ax.plot_date(data["date"], data["value"], linestyle="solid")
# 플롯 보여주기
plt.show()이 예제에서는 먼저 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 불러오고, 날짜 열을 datetime 형식으로 변환합니다. 그런 다음, 플롯 객체를 만들고 set_major_locator() 및 set_major_formatter() 메서드를 사용하여 tick locator 및 formatter를 설정합니다. 마지막으로 set_minor_locator() 메서드를 사용하여 각 월의 15일마다 tick 위치를 생성하여 minor tick locator를 설정합니다. 데이터를 플롯하고 show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
결론
Matplotlib는 Python에서 time series plot을 만드는 강력한 도구입니다. 다양한 customization 옵션을 제공하여 시간에 따라 변화하는 데이터를 아름답고 유익한 시각화로 만들 수 있습니다. 데이터 시각화에 처음 시작하는 개발자든, 경험있는 데이터 분석가든, Matplotlib는 여러분의 툴킷에 꼭 필요한 도구입니다.