Seaborn으로 태양광 패널 발전량 데이터 시각화하기
Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, matplotlib을 기반으로 만들어진 다양한 시각화 기능을 제공합니다. 이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 태양광 패널의 발전량 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
데이터 소개
이 예시에서는 태양광 패널에서 발생한 일일 발전량 데이터를 사용하겠습니다. 데이터는 CSV 파일로 제공되며, 다음과 같은 형식을 가지고 있습니다.
| 날짜 | 발전량 (kWh) |
|---|---|
| 2021-01-01 | 8.3 |
| 2021-01-02 | 7.5 |
| 2021-01-03 | 6.8 |
| … | … |
데이터 시각화하기
먼저 필요한 라이브러리를 import합니다.
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
다음으로 CSV 파일을 불러와 데이터프레임으로 변환합니다.
data = pd.read_csv("solar_panel_data.csv")
데이터를 확인하기 위해 앞부분 몇 개의 행을 출력해봅니다.
print(data.head())
다음은 Seaborn의 lineplot 함수를 사용하여 발전량 데이터를 시각화합니다.
sns.lineplot(data=data, x="날짜", y="발전량 (kWh)")
plt.xlabel("날짜")
plt.ylabel("발전량 (kWh)")
plt.title("태양광 패널 발전량")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
이 코드를 실행하면 x축에 날짜, y축에 발전량을 나타내는 선 그래프가 표시됩니다. x축에 대한 라벨, y축에 대한 라벨, 그리고 그래프의 제목도 표시됩니다. 또한, x축의 라벨이 겹치지 않도록 45도로 회전시킵니다.
결과
위의 코드를 실행하면 다음과 같이 태양광 패널의 발전량 데이터가 시각화됩니다.
마무리
위의 예시에서는 Seaborn을 사용하여 태양광 패널의 발전량 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Seaborn은 다양한 시각화 기능을 제공하므로 데이터 분석 및 시각화에 유용한 도구입니다. Seaborn을 통해 데이터를 시각화하면 데이터의 패턴이나 특징을 빠르게 파악할 수 있습니다.