이번 포스팅에서는 Python의 pandas DataFrame을 대사응로 matplotlib 그래프를 그렸을 때, X축 범주형 항목의 순서(changing the order of x-axis ticks in python matplotlib plot)를 변경하는 방법을 소개하겠습니다. 

 

(1) pandas DataFrame의 x 축으로 사용되는 범주형 값을 loc 를 사용해 재정렬하기

(2) index 가 재정렬된 pandas.DataFrame에 대해서 matplotlib 으로 그래프 그리기

 

changing the order of x-axis ticks in matplotlib plot

 

먼저, 예제로 사용할 간단한 pandas DataFrame을 만들어 보겠습니다. 요일(weekday dates) 별 값(value) 으로 구성된 DataFrame에 대해서 groupby() 연산자를 사용해서 요일별 값의 합을 집계(aggregation by weekday) 한 DataFrame을 만들었습니다. 

 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

## making a sample pandas DataFrmae
df = pd.DataFrame({
    'weekday': ['Monday', 'Saturday', 'Tuesday', 'Sunday', 'Wednesday', 'Thursday', 
                'Friday', 'Saturday', 'Sunday', 'Friday', 'Tuesday'], 
    'value': [2, 3, 4, 2, 6, 7, 5, 2, 1, 6, 4]
})

print(df)
#       weekday  value
# 0      Monday      2
# 1    Saturday      3
# 2     Tuesday      4
# 3      Sunday      2
# 4   Wednesday      6
# 5    Thursday      7
# 6      Friday      5
# 7    Saturday      2
# 8      Sunday      1
# 9      Friday      6
# 10    Tuesday      4


## aggregation of value by weekday --> this will be used for visualization
df_agg = df.groupby('weekday').sum('value')
print(df_agg)
#            value
# weekday         
# Friday        11
# Monday         2
# Saturday       5
# Sunday         3
# Thursday       7
# Tuesday        8
# Wednesday      6

 

 

 

(1) pandas DataFrame의 x 축으로 사용되는 범주형 값을 loc 를 사용해 재정렬하기

 

위에서 df.groupby('weekday').sum('value') 로 집계한 df_agg DataFrame의 결과를 보면, 알파벳(alphabet) 순서대로 요일의 순서("Friday", "Monday", "Satruday", "Sunday", "Thursday", "Tuesday", "Wednesday")가 정해져서 집계가 되었습니다. 이 DataFrame에 대해 matplotlib 으로 막대그래프를 그리면 아래와 같이 요일이 알파벳 순서대로 정렬이 된 상태에서 그래프가 그려집니다. 

 

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.bar(df_agg.index, df_agg.value)
plt.title("Bar plot without reordering x-axis label", fontsize=20)
plt.xlabel("Weekday", fontsize=18)
plt.xticks(fontsize=16)
plt.show()

matplotlib: before changing the order of x-axis label

 

 

(2) index 가 재정렬된 pandas.DataFrame에 대해서 matplotlib 으로 그래프 그리기
       (matplotlib 그래프의 x-axis 의 ticks 순서 바꾸기)

 

요일의 순서가 우리가 일상적으로 사용하는 순서와는 다르기 때문에 눈에 잘 안들어오고 거슬립니다. 이럴 때는 pandas DataFrame의 index 순서를 먼저 바꾸어주고, 순서가 재정렬된 후의 DataFrame에 대해서 matplotlib 으로 그래프를 그려주면 됩니다.

 

아래 예제에서는 요일(weekday)을 알파벳 순서가 아니라, 우리가 일상적으로 사용하는 ("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday") 의 순서로 DataFrame의  index 를 loc 를 사용해서 바꾸어 준후에, matplotlib 막대그래프(bar graph)를 그려보았습니다. 

 

matplotlib의 X 축 레이블의 크기 

## changing the order of x-axis label using loc
weekday_order = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
df_agg = df_agg.loc[weekday_order]

print(df_agg)
#            value
# weekday         
# Monday         2
# Tuesday        8
# Wednesday      6
# Thursday       7
# Friday        11
# Saturday       5
# Sunday         3


## box-plot after changing the order of x-axis ticks
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.bar(df_agg.index, df_agg.value)
plt.title("Bar plot after reordering x-axis label", fontsize=20)
plt.xlabel("Weekday", fontsize=18)
plt.xticks(fontsize=16)
plt.show()

matplotlib: after changing the order of x-axis label

 

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)

 

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Posted by Rfriend

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탐색적 데이터 분석 및 데이터 전처리를 할 때 특정 행과 열을 기준으로 데이터를 선택(selection), 인덱싱(indexing), 슬라이싱(slicing)하는 하는 처리가 필요합니다. 이때 pandas 에서 사용할 수 있는 게 loc, iloc 인데요, 비슷해서 좀 헷갈리는 면이 있습니다. 

 

이번 포스팅에서는 Python pandas 의 DataFrame에서 데이터를 선택(selection), 인덱싱(indexing), 슬라이싱(slicing)할 때 사용하는 loc vs. iloc 를 비교해보겠습니다. 

 

- loc 는 레이블 기반 (label-based) 또는 블리언 배열(boolean array) 기반으로 데이터를 선택 

- iloc 는 정수 기반의 위치 (integer-based position) 또는 블리언 배열(boolean array) 기반으로 데이터를 선택

 

아래의 순서대로 loc vs. iloc 를 간단한 예를 들어 비교하면서 소개하겠습니다. 

(1) A Value

(2) A List or Array

(3) A Slice Object

(4) Conditions or Boolean Array

(5) A Callable Function

 

 

[ Pandas DataFrame의 데이터를 선택할 때 사용하는 loc vs. iloc ]

selecting data in pandas DataFrame using loc vs. iloc

 

 

먼저, index를 수기 입력해주고, 숫자형과 범주형 변수를 모두 가지는 간단한 예제 pandas DataFrame을 만들어보겠습니다. 

 

## creating a sample pandas DataFrame
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['park', 'choi', 'lee', 'kim', 'lim', 'yang'], 
    'gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F'], 
    'age': [25, 29, 25, 31, 38, 30], 
    'grade': ['S', 'B', 'C', 'A', 'D', 'S'], 
    'tot_amt': [500, 210, 110, 430, 60, 680]}, 
    index=['c100', 'c101', 'c102', 'c103', 'c104', 'c105'])


print(df)
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500
# c101  choi      F   29     B      210
# c102   lee      F   25     C      110
# c103   kim      M   31     A      430
# c104   lim      F   38     D       60
# c105  yang      F   30     S      680

 

 

아래부터는 loc vs. iloc 코드 예시인데요, 모두 데이터를 선택하는 굉장히 간단한 코드들 이므로 설명은 생략합니다. 특이사항에 대해서만 간략히 부연설명 남겨요. 

 

(1) loc vs. iloc: A Value

 

한 개의 행 레이블(a single row label)로 loc 를 사용해서 값을 가져오면 pandas Series 를 반환하는 반면에, 리스트(list, [ ]) 안에 1개 행 레이블을 넣어서 loc 를 사용하면 pandas DataFrame을 반환합니다. 이것은 iloc 에 정수 위치를 넣어서 값을 가져올 때도 동일합니다. 

 

## (1) pandas.DataFrame.loc[]
## : Access a group of rows and colmns by label(s) or a boolean array

## (1-1) using a row label --> returns a pandas Series
df.loc['c100']
# name       park
# gender        M
# age          25
# grade         S
# tot_amt     500
# Name: c100, dtype: object



## (1-2) using a list of row label --> returns a pandas DataFrame
df.loc[['c100']]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500




## (2) pandas.DataFrame.iloc[]
## : Purely integer-location based indexing for selection by position.

## (2-1) A scalar of integer --> returns pandas Series
df.iloc[0]
# name       park
# gender        M
# age          25
# grade         S
# tot_amt     500
# Name: c100, dtype: object


## (2-2) A list of integer --> returns pandas DataFrame
df.iloc[[0]]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500

 

 

 

(2) loc vs. iloc: A List or Array

 

df.loc[['c100', 'c105']] 처럼 loc 에 레이블 리스트를 사용하면 해당 행의 다수의 열의 값을 가져오며, df.loc['c100', 'name'] 처럼 사용하면 레이블 기반의 해당 행(row)과 열(column)의 값을 가져옵니다. 

 

## (1) pandas.DataFrame.loc[]
## : Access a group of rows and colmns by label(s) or a boolean array

## (1-2) using multiple row labels
df.loc[['c100', 'c105']]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500
# c105  yang      F   30     S      680


## using row and column label
df.loc['c100', 'name']
# 'park'



## (2) pandas.DataFrame.iloc[]
## : Purely integer-location based indexing for selection by position.

## (2-2) A list or array of integers
df.iloc[[0, 1, 3, 5]]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500
# c101  choi      F   29     B      210
# c103   kim      M   31     A      430
# c105  yang      F   30     S      680

 

 

 

(3) loc vs. iloc: A Slice Object

 

loc 로 레이블 기반 슬라이싱을 하면 처음과 끝 레이블 값이 포함된 채로 값을 가져옵니다. 예를 들어, 아래의 df.loc['c100':'c103'] 은 'c100'과 'c103' 행도 모두 포함된 값을 가져왔습니다. 반면에 iloc 로 정수 위치 기반으로 슬라이싱을 하면 처음 정수 위치의 행은 가져오지만 마지막의 정수 위치의 행은 가져오지 않습니다. 

 

## (1) pandas.DataFrame.loc[]
## : Access a group of rows and colmns by label(s) or a boolean array

## (1-3) Slice with labels for row and single label for column.
df.loc['c100':'c103', 'name']
# c100    park
# c101    choi
# c102     lee
# c103     kim
# Name: name, dtype: object



## (2) pandas.DataFrame.iloc[]
## : Purely integer-location based indexing for selection by position.

## (2-3) slicing using integer
df.iloc[1:4]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c101  choi      F   29     B      210
# c102   lee      F   25     C      110
# c103   kim      M   31     A      430

 

 

 

(4) loc vs. iloc: Conditions or Boolean Array

 

loc 의 레이블 기반 데이터 선택에는 조건문과 블리언 배열을 모두 사용할 수 있습니다. iloc 의 정수 기반 데이터 선택에는 블리언 배열을 사용할 수 있습니다. 

 

## (1) pandas.DataFrame.loc[]
## : Access a group of rows and colmns by label(s) or a boolean array

## (1-4-1) Conditional that returns a boolean Series

## Boolean list with the same length as the row axis
df['tot_amt'] > 400
# c100     True
# c101    False
# c102    False
# c103     True
# c104    False
# c105     True
# Name: tot_amt, dtype: bool


## Conditional that returns a boolean Series
df.loc[df['tot_amt'] > 400]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500
# c103   kim      M   31     A      430
# c105  yang      F   30     S      680


## Conditional that returns a boolean Series with column labels specified
df.loc[df['tot_amt'] > 400, ['name']]
#       name
# c100  park
# c103   kim
# c105  yang


## (1-4-2) A boolean array
df.loc[[True, False, False, True, False, True]]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500
# c103   kim      M   31     A      430
# c105  yang      F   30     S      680




## (2) pandas.DataFrame.iloc[]
## : Purely integer-location based indexing for selection by position.

## (2-4) With a boolean mask the same length as the index. 
## loc and iloc are interchangeable when labels are 0-based integers.
df.iloc[[True, False, False, True, False, True]]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500
# c103   kim      M   31     A      430
# c105  yang      F   30     S      680

 

 

 

(5) loc vs. iloc: A Callable Function

 

lambda 익명함수를 사용하여 호출 가능한 함수를 loc, iloc 에 사용해서 값을 선택할 수 있습니다. 

(df.iloc[lambda df: df['tot_amt'] > 400] 은 왜그런지 모르겠는데 에러가 나네요. -_-;)

 

## (1) pandas.DataFrame.loc[]
## : Access a group of rows and colmns by label(s) or a boolean array

## (1-5) Callable that returns a boolean Series
df.loc[lambda df: df['tot_amt'] > 400]
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500
# c103   kim      M   31     A      430
# c105  yang      F   30     S      680



## (2) pandas.DataFrame.iloc[]
## : Purely integer-location based indexing for selection by position.

## (2-7) Callable that returns a boolean Series
df.iloc[lambda x: x.index == 'c100']
#       name gender  age grade  tot_amt
# c100  park      M   25     S      500

 

 

 

 

[ Reference ]

* pandas DataFrame에서 행, 열 데이터 선택: https://rfriend.tistory.com/282 
* pandas loc: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html   
* pandas iloc: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html   

 

 

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)

 

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