Plotly는 퀘벡 몬트리올에 본사가 있는 온라인 데이터 분석과 시각화 툴을 개발하는 테크 회사의 이름이기도 하구요, 분석/ 시각화 라이브러리의 이름이기도 합니다. Plotly 툴은 Python과 Django 프레임워크를 사용했고, 프런트엔드는 JavaScript, 시각화 라이브러리는 D3.js, HTML, CSS를 사용하여 만들어졌습니다. ((https://plot.ly/)


Plotly는 그래프가 (다른 시각화 라이브러리 대비) 아름답구요, 웹 상에 publish 하여 interactive visualization 용도로 사용하는데 매우 훌륭합니다. 


특히 Plotly Dash는 웹 기반 분석 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 파이썬 프레임워크인데요, JavaScript 를 안쓰고도 Python 코드 몇 백 줄로 Data Scientist가 디자이너 도움없이 매우 아름답고 완성도 높은 interactive analytics web application을 짧은 시간안에 만들 수 있어서 매우 매력적입니다. (for more information: https://dash.plot.ly/)


이번 포스팅에서는 웹에 publish 하는 것이 아니고, 로컬 컴퓨터에서 Jupyter Notebook에 offline으로 Plotly 라이브러리를 사용해서 시각화를 하는 방법을 소개하고자 합니다. 



  1. Plotly python package 설치(installation) 및 업그레이드(upgrade)


Plotly를 처음 사용하는 것이면 프롬프트 창에서 먼저 설치를 해야 합니다. 

 

$ pip install plotly




이미 Plotly를 설치해서 사용하고 있는 사용자라면, Plotly가 자주 버전 업그레이드를 하므로 아래처럼 Plotly를 업그레이트를 먼저 해주는 것을 추천합니다. 



$ pip install plotly --upgrade

 




  2. Plotly를 오프라인에서 사용하기 위한 라이브러리 import 및 환경 설정



# import plotly standard

import plotly.plotly as py

import plotly.graph_objs as go

import plotly.figure_factory as ff


# Cufflinks wrapper on plotly

import cufflinks as cf


# Display all cell outputs

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell


# plotly + cufflinks in offline mode

from plotly.offline import iplot

cf.go_offline()


# set the global theme

cf.set_config_file(world_readable=True, theme='pearl', offline=True)

 




저의 로컴 컴퓨터에서 오프라인 Jupyter Notebook으로 Plotly의 interactive visualization 을 (1) 히스토그램(histogram), (2) 산점도행렬(scatterplot matrix) 의 두개 예를 들어보겠습니다. 


예제 데이터는 iris 데이터프레임입니다. seaborn 패키지에서 iris 데이터셋을 불러오겠습니다. 



import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

 



# data loading

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5) 




iris.head()

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa




  (3) Plotly를 오프라인 Jupyter Notebook에서 사용한 히스토그램(histogram)


(3-1) 각 bin별 빈도(count, frequency)로 히스토그램 그리기


'petal_length' 변수에 대해서 iplot() 함수를 사용하여 20개의 bin으로 나누어서 빈도(count)를 기준으로 히스토그램을 그렸습니다.  아래는 화면 캡쳐한 이미지이다 보니 고정된 그래프인데요, Jupyter Notebook에서 마우스를 그래프 위에 가져다 대면 각 bin의 구간과 빈도가 화면에 interactive하게 나타납니다. 특정 구역을 마우스로 블럭을 설정하면 그 부분만 확대되어서 나타납니다(hover 기능). 



# Histogram with Frequency

iris['petal_length'].iplot(

    kind='hist', 

    bins=20, 

    xTitle='Petal Length(cm)', 

    linecolor='gray', 

    yTitle='Count', 

    title='Histogram of Petal Length')





(3-2) 각 bin별 구성비율로 히스토그램 그리기



# Histogram with Percentage

iris['petal_length'].iplot(

    kind='hist', 

    bins=20, 

    xTitle='Petal Length(cm)', 

    linecolor='gray', 

    histnorm='percent',

    yTitle='Percentage(%)', 

    title='Histogram of Petal Length in Percent')



 




  (4) Plotly를 오프라인 Jupyter Notebook에서 사용한 산점도 행렬(scatterplot matrix)


아래의 Plotly로 그린 산점도 행렬도 마우스를 가져다대면 interactive하게 해당 값이 화면에 나와서 바로 확인을 할 수 있습니다. 



fig = ff.create_scatterplotmatrix(

    iris[['petal_width', 'petal_length', 'sepal_width', 'sepal_length']],

    height=800,

    width=800, 

    diag='histogram') # scatter, histogram, box

iplot(fig)



 



Plotly로 그릴 수 있는 다양한 그래프 예제는 https://plot.ly/d3-js-for-python-and-pandas-charts/ 를 참고하시기 바랍니다. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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  1. 2019.03.25 22:25  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    비밀댓글입니다

    • R Friend R_Friend 2019.03.25 23:17 신고  댓글주소  수정/삭제

      안녕하세요 정승현님.

      제가 알기로는 plitly에 퍼블리시할때 비용이 호스팅 & 유지보수/지원 비용으로 알고 있습니다. 그러므로 말씀하신 방법(장애 시 셀프로 해결한다는 가정 하에)이라면 비용 지불 없이 사용하셔도 될거 같습니다.

      혹시 기업에서 사용하시는거라면 혹시 모르니 plotly 본사 서비스 이메일 계정으로 문의해서 확실하게 하시는게 좋겠습니다.

이번 포스팅에서는 R ggplot2 패키지의 함수를 Python에서 그대로 사용하여 그래프를 그릴 수 있게 해주는 Python의 PlotNine library를 소개하겠습니다. 


R ggplot2 패키지의 그래프 기능이 굉장히 강력하고 체계적이며 이쁘기 때문에 많은 분석가들이 시각화 도구로 R ggplot2를 사용하고 있습니다. 저도 R ggplot2와 RShiny 의 굉장한 팬이기도 합니다. R ggplot2에 이미 익숙한 사용자라면 R ggplot2 함수를 Python에서 그대로 사용하여 시각화를 할 수 있다면 매우 편리하고 빠르게 시각화를 할 수 있을 것입니다. 



연도별 월별 항공기 탑승객 수를 저장해놓은 flights 데이터프레임을 사용하여 파이썬의 PlotNine 라이브러리를 사용하여 파이썬에서 R ggplot2 함수로 선 그래프와 히트맵을 그려보겠습니다. 



import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 8]

 



먼저 flights 데이터프레임을 seaborn 라이브러리에서 가져와 로딩하였습니다. 



# data loading

flights = sns.load_dataset('flights')

flights.head()

yearmonthpassengers
01949January112
11949February118
21949March132
31949April129
41949May121

 




PlotNine 라이브러리를 처음 사용한다면 아래처럼 명령 프롬프트에서 pip install plotnine 으로 설치해주세요. 


  명령 프롬프트에서 'PlotNine' 라이브러리 설치하기



Microsoft Windows [Version 10.0.17134.523]

(c) 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved.


C:\Users\admin>conda env list

# conda environments:

#

base                  *  C:\Users\admin\Anaconda3

py_v35                   C:\Users\admin\Anaconda3\envs\py_v35

py_v36                   C:\Users\admin\Anaconda3\envs\py_v36



C:\Users\admin>activate py_v36


(py_v36) C:\Users\admin>pip install plotnine

 





  (1) PlotNine 라이브러리를 사용하여 파이썬에서 R ggplot2 함수로 선 그래프 그리기


일단 plotnine에서 import * 로 모든 클래스를 불러오고 나면 그 다음부터는 R ggplot2 함수를 정확히 똑같이 사용해서 jupyter notebook에서 파이썬 데이터프레임으로 선 그래프를 그릴 수 있습니다. 신기하고 놀랍지요?!  PlotNine 라이브러리 만들어주신 분들에게 깊은 감사를 드립니다. ^^



# line graph using R ggplot2 function in Python environment by plotnine library

from plotnine import *


fig = plt.figure()


ggplot(flights, aes(x='year', y='passengers', group='month', color='month')) \

    + geom_line() \

    + ggtitle('Time Series Graph of Flight')

 






  (2) PlotNine 라이브러리를 사용하여 파이썬에서 R ggplot2 함수로 히트맵 그리기



# heatmap using R ggplot2 function in Python environment by plotnine library

from plotnine import *


fig = plt.figure()


ggplot(flights, aes(x='year', y='month')) \

    + geom_tile(aes(fill='passengers')) \

    + scale_fill_gradientn(colors=['#9ebcda','#8c6bb1','#88419d','#6e016b']) \

    + ggtitle('Heatmap of Flights by plotnine')



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이번 포스팅에서는 X축과 Y축에 2개의 범주형 자료의 계급(class)별로 연속형 자료를 집계한 자료를 사용하여, 집계한 값에 비례하여 색깔을 다르게 해서 2차원으로 자료를 시각화하는 히트맵(Heatmap)을 그려보겠습니다. 


기본적인 Python 라이브러리를 importing 하였으며, matplotlib, seaborn, pandas 의 순서대로 히트맵 그리는 방법을 소개하겠습니다. 



import numpy as np

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 8]

 




예제로 사용할 데이터는 연도(year)별 월(month)별 승객 수(passengers)를 모아놓은 flights 라는 seaborn에 내장되어 있는 데이터프레임입니다. 



flights = sns.load_dataset('flights')


flights.head()

yearmonthpassengers
01949January112
11949February118
21949March132
31949April129
41949May121

 




pivot() 함수를 이용하여 월별 연도별 승객수를 집계한 피벗 테이블(pivot table)을 만들어서, 이를 이용해서 이어서 히트맵을 그려보겠습니다. 



df = flights.pivot('month', 'year', 'passengers')


df.head()

year194919501951195219531954195519561957195819591960
month
January112115145171196204242284315340360417
February118126150180196188233277301318342391
March132141178193236235267317356362406419
April129135163181235227269313348348396461
May121125172183229234270318355363420472

 




  (1) matplotlib을 이용한 히트맵 그리기 (Heatmap by matplotlib)


plt.pcolor() 함수를 이용하여 히트맵을 그리고, plt.colorbar() 로 색상에 대한 정보를 오른쪽에 제시해줍니다. 



# heatmap by plt.pcolor()

plt.pcolor(df)

plt.xticks(np.arange(0.5, len(df.columns), 1), df.columns)

plt.yticks(np.arange(0.5, len(df.index), 1), df.index)

plt.title('Heatmap by plt.pcolor()', fontsize=20)

plt.xlabel('Year', fontsize=14)

plt.ylabel('Month', fontsize=14)

plt.colorbar()


plt.show()




  (2) seaborn을 이용한 히트맵 그리기 (Heatmap by seaborn)


seaborn은 데이터가 2차원 피벗 테이블 형태의 DataFrame으로 집계가 되어 있으면 sns.heatmap() 함수로 매우 간단하게 히트맵을 그려줍니다. 



# heatmap by seaborn

ax = sns.heatmap(df)

plt.title('Heatmap of Flight by seaborn', fontsize=20)

plt.show() 




이번에는 annot=True argument를 써서 각 셀에 숫자를 입력(annotate each cell with numeric value)하여 보겠습니다. fmt='d' 는 정수 형태(integer format)로 숫자를 입력하라는 뜻입니다. 



# annotate each cell with the numeric value of integer format

sns.heatmap(df, annot=True, fmt='d')

plt.title('Annoteat cell with numeric value', fontsize=20)

plt.show()





cmap 에 색깔을 다르게 설정해보겠습니다. 



# different colormap

sns.heatmap(df, cmap='RdYlGn_r')

plt.title('colormap of cmap=RdYlGn_r', fontsize=20)

plt.show()




히트맵의 색깔을 cmap='YIGnBu' 로 설정해서 파란색과 노란색 계열로 바꾸어보겠습니다. 



# different colormap

sns.heatmap(df, cmap='YlGnBu') # 

plt.title('colormap of cmap=YlGnBu', fontsize=20)

plt.show()




색깔 지도(color map)의 중심을 1949년 1월(January)으로 맞추어서 히트맵을 그려보겠습니다. 좌측 최상단이 1949년 1월 (1949 January) 로서 히트맵 색의 중심 위치가 되었습니다. 



# center the colormap at a specific value

sns.heatmap(df, center=df.loc['January', 1949])

plt.title('Center the colormap at Jan. 1949', fontsize=20)

plt.show()





  (3) pandas를 이용한 히트맵 그리기 (Heatmap by pandas)


pandas는 df.style.background_gradient(cmap='summer')를 사용해서 DataFrame에 숫자에 따라서 직접 색을 다르게 입힐 수 가 있습니다. 마치 엑셀에서 피벗 테이블한 다음에 숫자에 따라서 색을 다르게 입히는 것과 유사하게요. 



# heatmap by pandas

df.style.background_gradient(cmap='summer')



이상으로 Python으로 히트맵 그리기를 마치겠습니다. 

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이번 포스팅에서는 두개 이상의 다변량 범주형 자료 시각화(visualization with multiple categorical data)의 하나로서 모자이크 그래프 (mosaic chart)를 그리는 방법을 소개하겠습니다. 




statsmodels 라이브러리의 statsmodels.graphics.mosaicplot 내 mosaic 클래스를 사용하면 매우 간단한 코드로 그릴 수 있습니다. 



import numpy as np

import pandas as pd


from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 8]

 



예제로 사용할 데이터는 Titanic 침몰로 부터 생존/사망자 데이터셋입니다. 몇 년 전에 Kaggle에서 생존 vs. 사망 분류 모델 만들기 competition을 했었던 데이터입니다. 



# Getting Titanic dataset

url = "https://raw.github.com/mattdelhey/kaggle-titanic/master/Data/train.csv"

titanic = pd.read_csv(url)

titanic.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 11 columns):
survived    891 non-null int64
pclass      891 non-null int64
name        891 non-null object
sex         891 non-null object
age         714 non-null float64
sibsp       891 non-null int64
parch       891 non-null int64
ticket      891 non-null object
fare        891 non-null float64
cabin       204 non-null object
embarked    889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(4), object(5)
memory usage: 76.6+ KB

 



모자이크 그래프 시각화에 사용할 3개의 범주형 변수만 남겨놓았으며, 변수 이름과 코드값을 map() 함수를 사용하여 바꾸어보았습니다. 



titanic = titanic[['survived', 'pclass', 'sex']]


# make new variables of 'survived' and 'pclass' with the different class name

titanic["SURVIVE"] = titanic.survived.map({0: "DEAD", 1: "ALIVE"})

titanic["CLASS"] = titanic.pclass.map({1: "1ST", 2: "2ND", 3: "3RD"})

titanic["GENDER"] = titanic.sex.map({'male': 'MAN', 'female': "WOMAN"})


titanic.head()

survivedpclasssexSURVIVECLASSGENDER
003maleDEAD3RDMAN
111femaleALIVE1STWOMAN
213femaleALIVE3RDWOMAN
311femaleALIVE1STWOMAN
403maleDEAD3RDMAN

 




mosaic() 함수를 사용하여 생존여부('SURVIVE')와 티켓 등급('CLASS') 간의 관계를 알아볼 수 있는 모자이크 그래프를 그려보았습니다. 'CLASS' 변수의 코드값을 titanic.sort_values() 로 먼저 정렬을 한 후에 모자이크 그림을 그렸습니다. 1등석('1ST') > 3등석('3RD) > 2등석('2ND')의 순서로 생존율이 높게 나왔군요. 



from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic

 

mosaic(titanic.sort_values('CLASS'), ['SURVIVE', 'CLASS'], 

      title='Mosaic Chart of Titanic Survivor')

plt.show()




이번에는 생존 여부('SURVIVE')와 성별('GENDER')와의 관계를 알아볼 수 있는 모자이크 그래프를 그려보았습니다. '여성('WOMEN')'의 생존자 비율이 높게 나왔습니다. 



mosaic(titanic, ['SURVIVE', 'GENDER'])

plt.title('Mosaic Chart of Titanic', fontsize=20)

plt.show()




생존 여부('SURVIVE'), 티켓 등급('CLASS'), 성별('GENDER') 3개 범주형 변수를 모두 한꺼번에 사용해서 모자이크 그림을 그릴 수도 있습니다. 



mosaic(titanic.sort_values('CLASS'), ['CLASS', 'SURVIVE', 'GENDER'])

plt.title('Mosaic Chart of Titanic', fontsize=20)

plt.show()

 





조금 더 가독성을 높이기 위해서 gap argument를 사용하여 변수 내 계급 간에 간극(gap)을 좀더 벌려서 모자이크 그림을 그릴 수 있습니다. 



mosaic(titanic.sort_values('CLASS'), ['CLASS', 'SURVIVE', 'GENDER'], 

      gap=0.02)

plt.title('Survivor of Titanic', fontsize=20)

plt.show()

 



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이번 포스팅에서는 시간의 흐름에 따른 관측값의 변화, 추세를 시각화하는데 유용한 선 그래프 (Line Graph)matplotlib, seaborn, pandas 라이브러리로 그리는 방법을 차례대로 소개하겠습니다. 


선 그래프를 그리려면 X좌표와 Y좌표별 값을 순서대로 선으로 이어주면 되는데요, X좌표, Y좌표, 값의 데이터 형태는 리스트, Series, 데이터프레임 등 여러가지가 가능합니다. 이번 포스팅에서는 이중에서도 (1) 옆으로 긴 데이터프레임(Wide-form DataFrame)과, (2) 아래로 긴 데이터프레임(Long-form DataFrame)을 사용하여 선 그래프 (Line Graph) 그리는 방법을 소개하겠습니다. 



[ 선 그래프를 그리는 두 가지 형태의 DataFrame: Wide-form, Long-form DataFrame ]




먼저 난수를 사용하여 4개의 연속형 변수를 가지는 시계열(time-series) 데이터셋을 (1) Wide-form DataFrame 과 (2) Long-form DataFrame을 만들어보겠습니다. 



  (Data form 1) Wide-form DataFrame



import numpy as np

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 8]

 



np.random.seed(123) # for reproducibility

index = pd.date_range("1 1 2010", 

                      periods=100, 

                      freq="m", 

                      name="Date")


data = np.random.randn(100, 4).cumsum(axis=0)


wide_df = pd.DataFrame(data, index, ['a', 'b', 'c', 'd'])

wide_df.shape

(100, 4)

 

wide_df.head()

abcd
Date
2010-01-31-1.0856310.9973450.282978-1.506295
2010-02-28-1.6642312.648782-2.143701-1.935207
2010-03-31-0.3982951.782042-2.822587-2.029916
2010-04-301.0930951.143140-3.266569-2.464268
2010-05-313.2990253.329926-2.262515-2.078081





  (Data form 2) Long-form DataFrame



# stack to reshape from wide to long

long = wide_df.stack()

 

long_df = pd.DataFrame(long).reset_index()


long_df.head()

Datelevel_10
02010-01-31a-1.085631
12010-01-31b0.997345
22010-01-31c0.282978
32010-01-31d-1.506295
42010-02-28a-1.664231


# change column nane

long_df.columns = ['Date', 'Group', 'CumVal']

long_df.head()

DateGroupCumVal
02010-01-31a-1.085631
12010-01-31b0.997345
22010-01-31c0.282978
32010-01-31d-1.506295
42010-02-28a-1.664231


long_df.shape

(400, 3)


# adding a 'Size' column based on 'Group'

long_df['Size'] = np.where(long_df['Group'] == 'a', 1, 

                           np.where(long_df['Group'] == 'b', 2, 

                                    np.where(long_df['Group'] == 'c', 3, 4)))


long_df.head(n=12)

DateGroupCumValSize
02010-01-31a-1.0856311
12010-01-31b0.9973452
22010-01-31c0.2829783
32010-01-31d-1.5062954
42010-02-28a-1.6642311
52010-02-28b2.6487822
62010-02-28c-2.1437013
72010-02-28d-1.9352074
82010-03-31a-0.3982951
92010-03-31b1.7820422
102010-03-31c-2.8225873
112010-03-31d-2.0299164






  1. matplotlib으로 선 그래프 그리기 (Line Graph by matplotlib)


1-1. Wide-form DataFrame


matplotlib 으로 선 그래프를 그릴 때 점의 모양(marker)와 색깔을 4개 변수별로 다르게 설정해보았습니다. 



# Line Graph by matplotlib with wide-form DataFrame

plt.plot(wide_df.index, wide_df.a, marker='s', color='r')

plt.plot(wide_df.index, wide_df.b, marker='o', color='g')

plt.plot(wide_df.index, wide_df.c, marker='*', color='b')

plt.plot(wide_df.index, wide_df.d, marker='+', color='y')


plt.title('Line Graph w/ different markers and colors', fontsize=20) 

plt.ylabel('Cummulative Num', fontsize=14)

plt.xlabel('Date', fontsize=14)

plt.legend(fontsize=12, loc='best')

plt.show()


 




아래는 선 모양(line style)과 선 두께(line width)을 4개 변수별로 다르게 설정해보았습니다. 



# Line Graph by matplotlib with different line style and line width

plt.plot(wide_df.index, wide_df.a, linestyle='--', linewidth=1) # 'dashed'

plt.plot(wide_df.index, wide_df.b, linestyle='-', linewidth=2) # solid

plt.plot(wide_df.index, wide_df.c, linestyle=':', linewidth=3) # dotted

plt.plot(wide_df.index, wide_df.d, linestyle='-.', linewidth=4) # dashdotted


plt.title('Line Graph w/ different linestyles and linewidths', fontsize=20) 

plt.ylabel('Cummulative Num', fontsize=14)

plt.xlabel('Date', fontsize=14)

plt.legend(fontsize=12, loc='best')

plt.show()




1-2. Long-form DataFrame


Long-form DataFrame으로 선 그래프를 그릴 때는 for loop 문을 사용해서 변수 별로 subsetting 을 해서 차례대로 선 그래프를 겹쳐서 그려줍니다. (matplotlib이 for loop 문으로 복잡하다면 다음의 seaborn은 상대적으로 매우 깔끔함)



long_df.head(n=8)

DateGroupCumValSize
02010-01-31a-1.0856311
12010-01-31b0.9973452
22010-01-31c0.2829783
32010-01-31d-1.5062954
42010-02-28a-1.6642311
52010-02-28b2.6487822
62010-02-28c-2.1437013
72010-02-28d-1.9352074


# Line graph with long-form DataFrame

groups = ['a', 'b', 'c', 'd']

linewidths = [1, 2, 3, 4]


for group_name, size in zip(groups, linewidths):

    # subsetting

    long_df_sub = long_df[long_df['Group'] == group_name]


    # plotting

    plt.plot(long_df_sub.Date, long_df_sub.CumVal, linewidth=size)


plt.legend(['a', 'b', 'c', 'd'], fontsize=12, loc='best')

plt.show()





  2. seaborn으로 선 그래프 그리기 (Line Graph by seaborn)


2-1. Wide-form DataFrame


데이터셋이 Wide-form DataFrame 형태이면 sns.lineplot(data=df_name) 딱 한줄이면 디폴트 세팅 만으로도 매우 보기에 좋은 선 그래프가 그려집니다. 



# Line graph by seaborn

ax = sns.lineplot(data=wide_df)


plt.title('Line Graph w/ Wide-form DataFrame by seaborn', fontsize=20)

plt.ylabel('Cummulative Num', fontsize=14)

plt.xlabel('Date', fontsize=14)

plt.legend(fontsize=12, loc='best')


plt.show()




2-2. Long-form DataFrame


seaborn 라이브러리의 묘미는 hue argument를 사용할 때입니다. ^^ hue='Group'변수별로 색깔을 다르게 하고, size='Size' 변수값에 따라 선 굵기(size)를 다르게 해보겠습니다. 



# Line graph with long-form DataFrame

long_df.head(n=8)

DateGroupCumValSize
02010-01-31a-1.0856311
12010-01-31b0.9973452
22010-01-31c0.2829783
32010-01-31d-1.5062954
42010-02-28a-1.6642311
52010-02-28b2.6487822
62010-02-28c-2.1437013
72010-02-28d-1.9352074


ax = sns.lineplot(x='Date', 

                  y='CumVal', 

                  hue='Group',

                  size='Size',

                  data=long_df)


plt.title('Line Graph of different size w/ Long-form df by seaborn', fontsize=20)

plt.ylabel('Cummulative Num', fontsize=14)

plt.xlabel('Date', fontsize=14)

plt.legend(fontsize=12, loc='best')


plt.show()

 



style argument를 사용하여 선의 형태(line style)을 다르게 설정해보겠습니다. 참고로 style에 설정하는1, 2, 3, 4 숫자별로 선의 형태가 solid, dashed, dotted, dash-dotted 입니다. 



ax = sns.lineplot(x='Date', 

                  y='CumVal', 

                  #hue='Group',

                  style='Size',

                  data=long_df)


plt.title('Line Graph of different style w/ Long-form df by seaborn', fontsize=20)

plt.ylabel('Cummulative Num', fontsize=14)

plt.xlabel('Date', fontsize=14)

plt.legend(fontsize=12, loc='best')


plt.show()

 





  3. pandas로 선 그래프 그리기 (Line Graph by pandas)


3-1. Wide-form DataFrame


pandas 의 DataFrame에 대해서 df.plot.line() 혹은 df.plot(kind='line') 의 format으로 선 그래프를 그릴 수 있습니다. 



wide_df.head()

abcd
Date
2010-01-31-1.0856310.9973450.282978-1.506295
2010-02-28-1.6642312.648782-2.143701-1.935207
2010-03-31-0.3982951.782042-2.822587-2.029916
2010-04-301.0930951.143140-3.266569-2.464268
2010-05-313.2990253.329926-2.262515-2.078081


 # Line Graph by pandas

wide_df.plot.line()


plt.title('Line Graph with Wide-form df by pandas', fontsize=20)

plt.xlabel('Date', fontsize=14)

plt.ylabel('Cummulative Value', fontsize=14)

plt.legend(fontsize=12, loc='best')

plt.show()




# accessed by calling the accessor as a method with the ``kind`` argument

wide_df.plot(kind='line')

plt.show()




3-2. Long-form DataFrame


세로로 긴 형태의 DataFrame은 plt.subplots() 에 groupby() operator 와 함께 for loop 문을 사용해서 df.plot(ax=ax, kind='line') syntax 로 선 그래프를 그립니다. 좀 복잡하지요? 



long_df.head(n=8)

DateGroupCumValSize
02010-01-31a-1.0856311
12010-01-31b0.9973452
22010-01-31c0.2829783
32010-01-31d-1.5062954
42010-02-28a-1.6642311
52010-02-28b2.6487822
62010-02-28c-2.1437013
72010-02-28d-1.9352074


# Line plot w/ Long-form df by pandas

fig, ax = plt.subplots()


for key, grp in long_df.groupby('Group'):

    ax = grp.plot(ax=ax, kind='line', x='Date', y='CumVal', label=key)


plt.title('Line Graph with Long-form df by pandas', fontsize=20)

plt.xlabel('Date', fontsize=14)

plt.ylabel('Cummulative Value', fontsize=14)

plt.legend(fontsize=12, loc='best')

plt.show()



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이번 포스팅에서는 산점도(scatter plot)의 마지막으로서, 여러개의 연속형 변수에 대해서 각 각 쌍을 이루어서 산점도를 그려서 한꺼번에 변수 간 관계를 일목요연하게 볼 수 있는 산점도 행렬 (scatterplot matrix)에 대해서 알아보겠습니다. 



(1) 산점도 (Scatter Plot)

(2) 그룹별 산점도 (Scatter Plot by Groups)

(3) 4개 변수로 산점도 크기 및 색깔 다르게 그리기 (Scatterplot with 4 variables)

(4) 산점도 행렬 (Scatter Plot Matrix)

 



예제로 사용할 데이터는 iris 데이터셋에 들어있는 4개의 연속형변수들인 'petal_length', 'petal_width', 'sepal_length', 'sepal_width' 입니다. 


matplotlib 으로 산점도 행렬을 그리려면 코드가 너무 길어지고 가독성도 떨어지므로 추천하지 않으며, seaborn 과 pandas, plotly 를 사용한 산점도 행렬만 소개하겠습니다. 



import numpy as np

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

 



# iris data loading

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5)


iris.head()

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa





  (1) seaborn을 이용한 산점도 행렬 (scatterplot matrix by seaborn)


default 설정을 사용하여 4개의 연속형 변수만을 가지고 그린 산점도 행렬입니다. ('species' 범주형 변수는 알아서 무시해주니 참 편리합니다!)  코드도 간결하고 그래프도 깔끔하니 이뻐서 정말 마음에 듭니다! 

대각원소 자리에는 diag_kind='hist' 를 설정하여 각 변수별 히스토그램을 볼 수 있게 하였습니다. 



# scatterplot matrix with histogram only for continuous variables

sns.pairplot(iris, diag_kind='hist')

plt.show()


 




아래의 산점도 행렬에는 diag_kind='kde' 를 사용하여 각 변수별 커널밀도추정곡선을 볼 수 있게 하였으며, hue='species'를 사용하여 'species' 종(setosa, versicolor, virginica) 별로 색깔을 다르게 표시하여 추가적인 정보를 알 수 있도록 하였습니다. 색깔은 palette 에 'bright', 'pastel', 'deep', 'muted', 'colorblind', 'dark' 중에서 가독성이 좋고 선호하는 색상으로 선택하면 됩니다. 


아래 그래프를 이처럼 간결한 코드로 아름답게 그릴 수 있다니 seaborn 참 매력적입니다!



# Scatterplot matrix with different color by group and kde

sns.pairplot(iris, 

             diag_kind='kde',

             hue="species", 

             palette='bright') # pastel, bright, deep, muted, colorblind, dark

plt.show()






  (2) pandas를 이용한 산점도 행렬 (scatterplot matrix by pandas)


아래는 pandas.plotting 의 scatter_matrix() 함수를 사용하여 산점도 행렬을 그려본 것인데요, 코드가 간결하긴 하지만 위의 seaborn 대비 그래프가 그리 아름답지는 않고 좀 투박합니다. 



# scatterplot matrix by pandas scatter_matrix()

from pandas.plotting import scatter_matrix

scatter_matrix(iris, 

               alpha=0.5, 

               figsize=(8, 8), 

               diagonal='kde')

plt.show()




  (3) plotly를 이용한 산점도 행렬 (interactive scatterplot matrix by plotly)


plotly를 이용하면 분석가와 상호작용할 수 있는 역동적인 산점도 행렬 (interactive scatterplot matrix)을 만들 수 있습니다. API 대신에 오프라인 모드(offline mode)에서 사용할 수 있도록 아래에 제시한 패키지들을 pip로 설치하고, import 해주어야 합니다. 



# import plotly standard

import plotly.plotly as py

import plotly.graph_objs as go

import plotly.figure_factory as ff


# Cufflinks wrapper on plotly

import cufflinks as cf


# Display all cell outputs

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell


# plotly + cufflinks in offline mode

from plotly.offline import iplot

cf.go_offline()


# set the global theme

cf.set_config_file(world_readable=True, theme='pearl', offline=True)

 




plotly.offline의 iplot을 사용하여 오프라인 모드에서 산점도 행렬을 그린 결과입니다. iag='histogram'으로 대각 행렬 위치에는 각 변수의 히스토그램을 그렸으며, 'scatter' (점 그림)와 'box' (박스 그림) 을 설정할 수도 있습니다. 


아래는 화면 캡펴한 이미지를 넣었는데요, jupyter notebook에서 보면 커서를 가져다데는 곳에 x, y 좌표 값이 실시간으로 화면에 INTERACTIVE하게 나타납니다. hover 기능도 있어서 커서로 블록을 설정하면 블록에 해당하는 부분만 다시 산점도가 그려지기도 하며, file로 바로 다운로드도 가능합니다. 



fig = ff.create_scatterplotmatrix(

    iris[['petal_width', 'petal_length', 'sepal_width', 'sepal_length']],

    height=800,

    width=800, 

    diag='histogram') # scatter, histogram, box


iplot(fig) # offline mode

 





아래의 산점도 행렬에서는 대각행렬 위치에 '박스 그림 (diag='box')'을 제시하였고, 산점도와 대각원소의 박스 그림을 index='species'를 사용하여 3개 종(setosa, versicolor, virginica) 별로 색깔을 다르게 구분해서 그려본 것입니다. 


아래 그림은 화면 캡쳐한 것이어서 interactive 하지 않은데요 (-_-;;;), jupyter notebook에서 실행해보면 커서를 위로 올려놓으면 데이터 값이 나오구요, 줌 인/아웃, hover, 다운로드 등 interactive 한 시각화가 가능합니다. 



# scatterplot matrix by plotly with box plot at diagonal & different color by index(GROUP)

fig = ff.create_scatterplotmatrix(

    iris,

    height=800,

    width=800, 

    diag='box', # scatter, histogram, box

    index='species')


iplot(fig)

 



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이번 포스팅은 두 개의 연속형 변수에 대한 관계를 파악하는데 유용하게 사용할 수 있는 산점도(Scatter Plot) 의 세번째 포스팅으로서 4개의 연속형 변수를 사용하여 X축, Y축, 점의 색깔(color)과 크기(size)을 다르게 하는 방법을 소개합니다. 


즉, 산점도를 사용하여 4차원의 데이터를 2차원에 시각화하는 방법입니다. 




(1) 산점도 (Scatter Plot)

(2) 그룹별 산점도 (Scatter Plot by Groups)

(3) 4개 변수로 점의 크기와 색을 다르게 산점도 그리기 (Scatter plot with different size, color)

(4) 산점도 행렬 (Scatter Plot Matrix)

 



예제로 활용할 데이터는 iris 의 4개의 연속형 변수들입니다. 



# importing libraries

import numpy as np

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 8] # setting figure size

 


 

# loading 'iris' dataset from seaborn

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5)


iris.head()

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa





  (1) matplotlib에 의한 4개 연속형 변수를 사용한 산점도 (X축, Y축, 색, 크기)


plt.scatter() 함수를 사용하며, 점의 크기는 s, 점의 색깔은 c 에 변수를 할당해주면 됩니다. 



# 4 dimensional scatter plot with different size & color

plt.scatter(iris.sepal_length, # x

           iris.sepal_width, # y

           alpha=0.2, 

           s=200*iris.petal_width, # marker size

           c=iris.petal_length, # marker color

           cmap='viridis')

plt.title('Scatter Plot with Size(Petal Width) & Color(Petal Length)', fontsize=14)

plt.xlabel('Sepal Length', fontsize=12)

plt.ylabel('Sepal Width', fontsize=12)

plt.colorbar()

plt.show()





점(marker)의 모양을 네모로 바꾸고 싶으면 marker='s' 로 설정해주면 됩니다. 



# 4 dimensional scatter plot with different size & color

plt.scatter(iris.sepal_length, # x

           iris.sepal_width, # y

           alpha=0.2, 

           s=200*iris.petal_width, # marker size

           c=iris.petal_length, # marker color

           cmap='viridis'

           marker = 's') # square shape

plt.title('Size(Petal Width) & Color(Petal Length) with Square Marker', fontsize=14)

plt.xlabel('Sepal Length', fontsize=12)

plt.ylabel('Sepal Width', fontsize=12)

plt.colorbar()

plt.show()

 





  (2) seaborn에 의한 4개 연속형 변수를 사용한 산점도 (X축, Y축, 색, 크기)


seaborn 의 산점도 코드는 깔끔하고 이해하기에 쉬으며, 범례도 잘 알아서 색깔과 크기를 표시해주는지라 무척 편리합니다. 



# 4 dimensional scatter plot by seaborn

sns.scatterplot(x='sepal_length', 

                y='sepal_width', 

                hue='petal_length',

                size='petal_width',

                data=iris)

plt.show()





  (3) pandas에 의한 4개 연속형 변수를 사용한 산점도 (X축, Y축, 색, 크기)


pandas의 DataFrame에 plot(kind='scatter') 로 해서 color=iris['petal_length']로 색깔을 설정, s=iris['petal_width'] 로 크기를 설정해주면 됩니다. pandas 산점도 코드도 깔끔하고 이해하기 쉽긴 한데요, 범례 추가하기가 쉽지가 않군요. ^^; 



iris.plot(kind='scatter'

          x='sepal_length', 

          y='sepal_width', 

          color=iris['petal_length'],

          s=iris['petal_width']*100)


plt.title('Size(Petal Width) & Color(Petal Length) with Square Marker', fontsize=14)

plt.show()




참고로, 산점도의 점(marker)의 모양(shape)을 설정하는 심벌들은 아래와 같으니 참고하시기 바랍니다. 



# set the size

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 8]


# remove ticks and values of axis

plt.xticks([])

plt.yticks([])


# markers' shape

all_shape=['.','o','v','^','>','<','s','p','*','h','H','D', 'd', '', '', '']


num = 0

for x in range(1, 5):

    for y in range(1, 5):

        num += 1

        

        plt.plot(x, y, 

                 marker = all_shape[num-1], 

                 markerfacecolor='green', 

                 markersize=20, 

                 markeredgecolor='black')

        

        plt.text(x+0.1, y, 

                 all_shape[num-1], 

                 horizontalalignment='left', 

                 size='medium', 

                 color='black', 

                 weight='semibold')

        

plt.title('Markers', fontsize=20)        

plt.show()



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다음번 포스팅에서는 산점도 행렬 (Scatter Plot Matrix) 에 대해서 소개하겠습니다. 



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이번 포스팅은 두 개의 연속형 변수에 대한 관계를 파악하는데 유용하게 사용할 수 있는 산점도(Scatter Plot) 의 두번째 포스팅으로서 그룹별로 산점도의 점의 색깔과 모양을 다르게 하는 방법을 소개합니다. 


(1) 산점도 (Scatter Plot)

(2) 그룹별 산점도 (Scatter Plot by Groups)

(3) 산점도의 marker 크기 및 색깔, 모양 설정 (Setting Marker's size, color, shape)

(4) 산점도 행렬 (Scatter Plot Matrix)



산점도를 그리는데 사용할 데이터는 iris 로서, 'petal length'와 'petal width'의 연속형 변수에 대해서 'species' 그룹별로 점의 색깔과 모양을 다르게 설정해보겠습니다. 


참고로 species 에는 setosa 50개, versicolor 50개, virginica 50개씩의 관측치가 들어있습니다. 




# importing libraries

import numpy as np

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 8] # setting figure size

 



# loading 'iris' dataset from seaborn

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5)

 

iris.head()

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa


iris.groupby('species').size()

species
setosa        50
versicolor    50
virginica     50
dtype: int64





  (1) matplotlib 으로 그룹별 산점도 그리기 (scatter plot by groups via matplotlib)



# Scatter plot with a different color by groups

groups = iris.groupby('species')


fig, ax = plt.subplots()

for name, group in groups:

    ax.plot(group.petal_length, 

            group.petal_width, 

            marker='o', 

            linestyle='',

            label=name)

ax.legend(fontsize=12, loc='upper left') # legend position

plt.title('Scatter Plot of iris by matplotlib', fontsize=20)

plt.xlabel('Petal Length', fontsize=14)

plt.ylabel('Petal Width', fontsize=14)

plt.show()





  (2) seaborn 으로 그룹별 산점도 그리기 (scatter plot by groups via seaborn)


코드가 깔끔하고 가독성이 좋으며, 산점도 그래프도 보기에 참 좋습니다. 



# Scatter plot by Groups

sns.scatterplot(x='petal_length', 

                y='petal_width', 

                hue='species', # different colors by group

                style='species', # different shapes by group

                s=100, # marker size

                data=iris)

plt.show()




혹시 AttributeError: module 'seaborn' has no attribute 'scatterplot' 에러가 나면 seaborn version upgrade를 해주시기 바랍니다. 



# error: AttributeError: module 'seaborn' has no attribute 'scatterplot' 

# solution: upgrade seaborn

pip install --upgrade seaborn

 




  (3) pandas로 그룹별 산점도 그리기 (scatter plot by groups via pandas)



# adding 'color' column

iris['color'] = np.where(iris.species == 'setosa', 'red', 

                         np.where(iris.species =='versicolor', 

                         'green', 

                         'blue'))


# scatter plot

iris.plot(kind='scatter',

          x='petal_length', 

          y='petal_width', 

          s=50, # marker size

          c=iris['color']) # marker color by group


plt.title('Scatter Plot of iris by pandas', fontsize=20)

plt.xlabel('Petal Length', fontsize=14)

plt.ylabel('Petal Width', fontsize=14)

plt.show()



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

이번 포스팅이 도움이 되었다면 아래의 '공감~'를 꾹 눌러주세요. ^^


다음번 포스팅에서는 산점도의 marker 크기 및 색깔, 모양 설정 (Setting Marker's size, color, shape) 에 대해서 소개하겠습니다. 


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  1. 임월드 2019.07.24 17:24 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요! scatter plot 만드는 중인데 도움이 많이되었습니다! 감사합니다

    컬러 세팅 관련하여 질문이 있습니다.

    마지막 plot(3번)에서 color 컬럼 추가할때 조건을 iris.species == 'setosa' 이면 red, 그 외는 랜덤으로 컬러를 지정하게 하려면 어떻게 해야 할까요?

    세부적으로 커스터마이징하는게 쉽지가 않네요 ㅎㅎ ㅠㅠ

    알려주시면 감사하겠씁니다!

    • R Friend R_Friend 2019.07.24 23:29 신고  댓글주소  수정/삭제

      안녕하세요 임월드님,

      numpy로 난수 발생 시키고, for loop과 if else 조건절 섞어서 setosa 외 나머지는 랜덤 칼러로 지정하는 코드 짜보았습니다. 참고하시구요.

      for i in range(len(iris.index)):
      col_list = ['blue', 'green', 'cyan', 'magenta', 'yellow', 'black']
      rand_num = int(np.random.randint(low=0, high=len(col_list), size=1))

      if iris.loc[i, 'species'] == 'setosa':
      iris.loc[i, 'color'] = 'red'
      else:
      iris.loc[i, 'color'] = col_list[rand_num]

      # scatter plot
      iris.plot(kind='scatter',
      x='petal_length',
      y='petal_width',
      s=50, # marker size
      c=iris['color']) # marker color by group

  2. 임월드 2019.07.25 22:38 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    감사합니다~! 참고해서 작성해보겠습니다!!^^

이번 포스팅부터는 두 개의 연속형 변수에 대한 관계를 파악하는데 유용하게 사용할 수 있는 산점도(Scatter Plot) 를 4번에 나누어서 소개를 하겠습니다. 


(1) 산점도 (Scatter Plot)

(2) 그룹별 산점도 (Scatter Plot by Groups)

(3) 산점도의 marker 크기 및 색깔, 모양 설정 (Setting Marker's size, color, shape)

(4) 산점도 행렬 (Scatter Plot Matrix)



기본적인 산점도를 matplotlib, seaborn, pandas 패키지를 사용하여 순서대로 그려보겠습니다. 


사용할 데이터는 iris 데이터셋의 'petal length'와 'petal width'의 두 개 연속형 변수입니다. 



# importing libraries

import numpy as np

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 8] # setting figure size

 



# loading 'iris' dataset from seaborn

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5) 


iris.head()

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa




  (1) matplotlib을 사용한 산점도 (scatter plot by matplotlib)


# Basic Scatter Plot

plt.plot('petal_length',  # x

         'petal_width',  # y

         data=iris, 

         linestyle='none', 

         marker='o', 

         markersize=10,

         color='blue', 

         alpha=0.5)

plt.title('Scatter Plot of iris by matplotlib', fontsize=20)

plt.xlabel('Petal Length', fontsize=14)

plt.ylabel('Petal Width', fontsize=14)

plt.show()




산점도에 X, Y 좌표를 사용하여 직사각형(rectangle), 원(circle), 직선(line)을 추가하여 보겠습니다. 먼저 matplotlib.patches 를 importing 해주어야 하고, 산점도를 그린 다음에, add_patch() 함수를 사용하여 직사각형, 원, 직선을 추가합니다. 



# adding a rectangle, a circle

import matplotlib.patches as patches

import matplotlib.pyplot as plt


fig1 = plt.figure()

ax1 = fig1.add_subplot(111)


# (0) scatter plot

ax1.plot('petal_length', 'petal_width', data=iris, linestyle='none', marker='o')


# (1) adding a rectangle

ax1.add_patch(

    patches.Rectangle(

        (3, 1), # (x, y)

        2, # width

        1, # height

        alpha=0.2, 

        facecolor="blue", 

        edgecolor="black", 

        linewidth=2, 

        linestyle="solid", 

        angle=-10))


# (2) adding a circle

ax1.add_patch(

    patches.Circle(

        (1.5, 0.25), # (x, y)

        0.5, # radius

        alpha=0.2, 

        facecolor="red", 

        edgecolor="black", 

        linewidth=2, 

        linestyle='solid'))


# (3) adding a line

plt.plot([4, 6], [2.2, 1.1], color="green", lw=4, linestyle='solid')


plt.title("Adding a Rectangle, a Circle and a Line", fontsize=20)

plt.xlabel('Petal Length', fontsize=14)

plt.ylabel('Petal Width', fontsize=14)

plt.show()

 






  (2) seaborn을 사용한 산점도 (scatter plot by seaborn)


seaborn 패키지의 (a) regplot() 함수와 (b) scatterplot() 함수를 사용해서 산점도를 그릴 수 있습니다. 순서대로 소개합니다. 


(a) regplot() 함수를 사용한 산점도


선형회귀 적합 선을 포함시키지 않으려면 fit_reg=False 를 설정해주면 됩니다. 



# Basic Scatter Plot by seaborn

sns.regplot(x=iris['petal_length'], 

           y=iris['petal_width'], 

           fit_reg=False) # no regression line

plt.title('Scatter Plot of iris by regplot()', fontsize=20)

plt.xlabel('Petal Length', fontsize=14)

plt.ylabel('Petal Width', fontsize=14)

plt.show()





두 연속형 변수 간의 선형회귀 적합선을 산점도에 포함시키려면 fit_reg=True 를 설정해주면 됩니다. (defalt 이므로 별도로 표기를 해주지 않아도 회귀적합선이 추가됩니다)



# Scatter Plot with regression line by seaborn regplot()

sns.regplot(x=iris['petal_length'], 

           y=iris['petal_width'], 

           fit_reg=True) # default

plt.title('Scatter Plot with Regression Line by regplot()', fontsize=20)

plt.show()




X축과 Y축의 특정 값의 조건을 기준으로 산점도 marker의 색깔을 다르게 해보겠습니다. 가령, 'petal length' > 2.5 & 'petal width' > 0.8 이면 '빨간색', 그 이외는 '파란색'으로 설정을 해보겠습니다. 조건에 맞게 'color'라는 새로운 변수를 생성한 후에, scatter_kws={'facecolors': iris_df['color']}) 로 조건별 색을 설정하는 방법을 사용하였습니다. 



# Control color of each marker based on X and Y values

iris_df = iris.copy()


# Adding a 'color' column based on x and y values

cutoff = (iris_df['petal_length']>2.5) & (iris_df['petal_width'] > 0.8)

iris_df['color'] = np.where(cutoff==True, "red", "blue")


# Scatter Plot with different colors based on X and Y values

sns.regplot(x=iris['petal_length'], 

           y=iris['petal_width'], 

           fit_reg=False

           scatter_kws={'facecolors': iris_df['color']}) # marker color

plt.title('Scatter Plot with different colors by X & Y values', fontsize=20)

plt.show()

 




(b) scatterplot() 함수를 사용한 산점도


# scatter plot by seaborn scatterplot()

ax = sns.scatterplot(x='petal_length', 

                     y='petal_width', 

                     alpha=0.5,

                     data=iris)

plt.title('Scatter Plot by seaborn', fontsize=20)

plt.show()




  (3) pandas를 사용한 산점도 (scatter plot by pandas)



iris.plot.scatter(x='petal_length', 

                  y='petal_width', 

                  s=50, # marker size

                  c='blue', 

                  alpha=0.5)

plt.title('Scatter Plot of iris by pandas', fontsize=20)

plt.xlabel('Petal Length', fontsize=14)

plt.ylabel('Petal Width', fontsize=14)

plt.show()




많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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다음번 포스팅에서는 그룹별 산점도 (Scatter Plot by Groups) 의 마커 모양, 색깔을 다르게 그리는 방법을 소개하겠습니다. 



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이번 포스팅에서는 시장 점유율과 같이 구성비율을 시각화하는데 사용하는 (1) 원 그래프 (Pie Chart), (2) 하위 그룹을 포함한 도넛 그래프 (Donut Chart with Subgraphs) 그리는 방법을 소개하겠습니다. 


두 개 모두 matplotlib 의 pie() 함수를 사용합니다. 



  (1) 원 그래프 (Pie Chart)



# importing library and set figure size

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 8]

 



# information of groups

group_names = ['Group_A', 'Group_B', 'Group_C']

group_sizes = [95, 54, 25]

group_colors = ['yellowgreen', 'lightskyblue', 'lightcoral']

group_explodes = (0.1, 0, 0) # explode 1st slice

 



# Pie chart

plt.pie(group_sizes, 

        explode=group_explodes, 

        labels=group_names, 

        colors=group_colors, 

        autopct='%1.2f%%', # second decimal place

        shadow=True, 

        startangle=90,

        textprops={'fontsize': 14}) # text font size

plt.axis('equal') #  equal length of X and Y axis

plt.title('Pie Chart of Market Share', fontsize=20)

plt.show()




  (2) 하위 그룹을 포함한 도넛 그래프 (Donut Chart with Subgraphs)


상위 그룹 A, B, C가 있고, 각 상위 그룹에 딸린 하위 그룹으로 'A_1'~'A_4', 'B_1'~'B_3', 'C_1'~'C_2' 의 하위 그룹(subgroups)이 있는 경우 가운데가 뚫린 도넛 모양의 도넛 그래프로 표현해주면 효과적입니다. 


기본 원리는 간단합니다. matplotlib 으로 원 그래프를 그리되, radius 와 width 의 숫자를 적절히 조절하여 (a) 바깥쪽의 상위 그룹의 원 그래프를 반지름이 크고 폭은 작아서 가운데가 뚫린 도넛 그래프로 만들고, (b) 안쪽에는 하위 그룹의 원 그래프를 반지름이 상위 그룹의 것보다는 작고(즉, 상위 그룹 도넛 그래프의 폭 만큼을 빼줌) 폭은 상위 그룹과 같은 가운데가 뚫린 도넛 그래프를 만들여서, (a)와 (b)의 두개 도넛 그래프를 겹치게 그리는 것입니다. 



# importing library and set figure size

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 8]

 



 # info. of groups

group_names = ['Group_A', 'Group_B', 'Group_C']

group_sizes = [95, 54, 25]


# info. of subgroups

subgroup_names = ['A_1', 'A_2', 'A_3', 'A_4', 

                  'B_1', 'B_2', 'B_3', 

                  'C_1', 'C_2']

subgroup_sizes = [50, 30, 10, 5, 30, 20, 4, 20, 5]


# colors

a, b, c = [plt.cm.Reds, plt.cm.Greens, plt.cm.Blues]


# width

width_num = 0.4

 



# Outside Ring

fig, ax = plt.subplots()

ax.axis('equal')

pie_outside, _ = ax.pie(group_sizes, 

                        radius=1.3

                        labels=group_names, 

                        labeldistance=0.8,

                        colors=[a(0.6), b(0.6), c(0.6)])

plt.setp(pie_outside

         width=width_num

         edgecolor='white')


# Inside Ring

pie_inside, plt_labels, junk = \

    ax.pie(subgroup_sizes, 

           radius=(1.3 - width_num), 

           labels=subgroup_names, 

           labeldistance=0.75, 

           autopct='%1.1f%%', 

           colors=[a(0.5), a(0.4), a(0.3), a(0.2), 

                   b(0.5), b(0.4), b(0.3), 

                   c(0.5), c(0.4)])

plt.setp(pie_inside

         width=width_num

         edgecolor='white')

plt.title('Donut Plot with Subgroups', fontsize=20)

plt.show()

 



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