ggplot은 R 언어의 인기있는 시각화 패키지입니다. 이를 통해 다양한 시각화 플롯을 만들 수 있으며, 막대 차트, 선 그래프, 산점도 등 다양한 그래프 유형을 지원합니다. 그러나 ggplot은 기본적으로 지리 정보를 시각화하는 기능을 제공하지 않습니다. 이 때문에 ggplot과 지리 데이터를 통합하는 방법을 알고있는 것이 중요합니다.

Python에서는 ggplot과 유사한 인터페이스를 제공하는 plotnine이라는 패키지가 있습니다. 이 패키지를 사용하여 ggplot과 유사한 그림을 그릴 수 있고, 지리 정보를 시각화 하는 패키지인 geopandas를 통합하여 지도 시각화를 할 수 있습니다.

아래 예제 코드에서는 plotnine과 geopandas의 통합을 통해 ggplot을 사용하여 지도를 시각화하는 방법을 보여줍니다.

설치

먼저, 필요한 패키지를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 plotnine과 geopandas를 설치합니다.

!pip install plotnine
!pip install geopandas

사용법

import geopandas as gpd
from plotnine import *

# 지도 데이터 로드
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

# ggplot을 사용하여 지도 시각화
ggplot() + \
    geom_polygon(data=world, aes(x='longitude', y='latitude', fill='continent')) + \
    theme_void()

위 코드에서는 먼저 geopandas를 사용하여 지도 데이터를 로드합니다. 이 예제에서는 내장 데이터셋인 ‘naturalearth_lowres’를 사용합니다.

그런 다음 plotnine의 ggplot 함수를 사용하여 그래프를 시작합니다. geom_polygon 함수를 사용하여 다각형을 그립니다. aes 함수를 사용하여 x, y 좌표 및 채우기(fill) 색상을 설정합니다. 이 예제에서는 대륙별 색상을 나타내도록 했습니다.

마지막으로, theme_void 함수를 사용하여 배경을 투명하게 설정합니다.

위 코드를 실행하면 ggplot을 사용하여 지도를 시각화 할 수 있습니다. plotnine은 ggplot과 유사한 인터페이스를 제공하기 때문에 ggplot을 사용한 경험이 있다면 쉽게 사용할 수 있을 것입니다.

이와 같이 ggplot과 지리 데이터를 통합하여 지도 시각화를 할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 시각적인 패턴과 지리적인 분포를 함께 볼 수 있어 데이터 분석에 도움을 줄 수 있습니다.