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  1. 2019.01.16 [Python] 선 그래프 (Line Graph)

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()



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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Posted by R Friend R_Friend