728x90 반응형 SMALL 데이터 시각화4 [Python] Dash : 데이터 시각화 라이브러리 설치 !pip install dash jupyter-dash dash-bootstrap-components 데이터 로드 import pandas as pdimport plotly.express as pxfrom dash import Dash, dcc, html, Input, Outputimport dash_bootstrap_components as dbcdf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')num_features = df.select_dtypes(include='number').columnsdf.head() main # dash app 초기화app = Dash.. 2024. 7. 10. [Data Science] 데이터 시각화 (4) 파일 불러오기 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic" graph = pd.read_excel("test_data.xlsx", sheet_name = "Sheet1") graph.head(10) 선 그래프 graph.plot(y = ["국어", "영어", "수학"], grid = True, title = "선그래프", color = ["green", "red", "blue"]) plt.show() 산점도 그래프 graph.plot.scatter(x = "반", y = "영어", color = "red", title = "영어 점수 산점도") plt.show() 막대 그래프.. 2022. 9. 22. [Data Science] 데이터 시각화 (2) 히스토그램 (Histogram) 히스토그램 (Histogram)은 ‘변수가 하나인 데이터의 빈도수’를 그래프로 표현하는 것을 말한다. x축을 같은 크기의 여러 구간으로 나누고 각 구간에 속하는 데이터 값의 빈도를 y축에 표시한다. 구간을 나누는 간격의 크기에 따라 빈도와 히스토그램 모양이 변한다. plt.bar(x, y, width, color) (x = 범주, y = 그래프의 높이, width = 그래프 폭, color = 색상) # 막대 그래프 그리기 x = ['사과', '포도', '딸기'] # 항목 데이터 y = [12, 31, 24] # 빈도(크기) 데이터 # 그래프 제목 plt.title("과일 생산량") # 색상은 밝은 파랑, 그래프 폭은 0.5 plt.bar(x, y, color = "lig.. 2022. 9. 22. [Data Science] 공공포털 데이터 (7) 텍스트 데이터 전처리 df_seoul_drug["시군구명"] value_counts()를 하고, 데이터를 c라는 변수에 지정한다. c = df_seoul_drug["시군구명"].value_counts() c.head() 데이터 시각화 c.plot.bar(rot=60) normalize한 데이터도 n이라는 변수에 지정한다. n = df_seoul_drug["시군구명"].value_counts(normalize=True) n.head() 조건을 넣어 서울시의 종합병원만 분석한다. df_seoul_hospital = df[df["상권업종소분류명"] == "종합병원" & (df["시도명"] == "서울특별시")].copy() df_seoul_hospital 시군구명을 불러 온다. df_seoul_hospital.. 2022. 9. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
