[Python] Matplotlib | 선 그래프

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출처 : 위키독스 (https://wikidocs.net/92083)

 

1.  선 그래프

 

🚀  연속적으로 변하는 데이터를 시각화할 때 사용
🚀  일반적으로 선 그래프는 시간에 따라 데이터의 연속적인 변화량을 관찰할 때 자주 사용
       ⚡️  예를 들어 시간에 따른 온도 변화량, 수출액 변화량, 교통 사고량 등을 시각화 할 때 유용하게 사용
🚀  선 그래프는 수량을 점으로 표시하면서 선으로 이어 그리기 때문에 증가와 감소 상태를 쉽게 확인할 수 있음

    📌  선 그래프는 plot()에 x축, y축 데이터를 선택하여 출력
    📌  x축에 시간 변수를 지정하여 시간 변화량을 나타내는 시계열 데이터를 표현하는 그래프에도 많이 사용

# 2001년 ~ 2019년까지의 미세먼지 데이터 'fine_dust.xlsx'를 이용하여 선 그래프로 표현.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1) 2019년 데이터 읽기
data = pd.read_excel('../input/fine_dust.xlsx', index_col='area')
data

출력 결과

# 2019 데이터 가져오기
data2019 = data[2019]
data2019.head()

'''
area
Seoul       42.0
Gyeonggi    46.0
Incheon     43.0
Busan       36.0
Daegu       39.0
Name: 2019, dtype: float64
'''

# 2) 2019년 지역별 미세먼지 선 그래프
plt.figure(figsize=(15, 4))
plt.plot(data2019, color='b', marker='o')  # 파란색 선과 원형 마커 지정
plt.title('2019 Fine Dust Line Graph')  # 제목 설정
plt.xlabel('area')  # x축 명칭
plt.ylabel('micrometer')  # y축 명칭
plt.grid()  # 격자 표시
plt.show()

출력 결과

 

# 3) 2016 ~ 2019년 미세먼지 선 그래프
# 2016년 데이터를 가져와 chartdata에 저장하고 마커 및 이름을 지정하는 과정을 2019년까지 반복.
plt.figure(figsize=(15, 4))
for year in range(2016, 2020):
    plt.plot(data[year], marker='o', label=year)
plt.title('2016~2019 Fine Dust Line Graph')
plt.xlabel('area')
plt.ylabel('micrometer')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

출력 결과

 

 

 

 

 

[ 내용 참고 : IT 학원 강의 ]