데이터 시각화는 데이터를 이해하고 효과적으로 전달하기 위해 중요한 도구입니다. 파이썬은 Matplotlib와 Seaborn과 같은 라이브러리를 사용하여 다양한 유형의 그래픽을 생성할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스트에서는 간단한 데이터 시각화 예제를 살펴보고자 합니다.

준비물

• Python
• Matplotlib 및 Seaborn 라이브러리 설치:

  pip install matplotlib seaborn
  

예제: 선 그래프

우선 간단한 선 그래프를 그려봅시다. 아래는 연도별 매출 데이터가 담긴 CSV 파일의 내용 예시입니다.

Year,Revenue
2016,50000
2017,75000
2018,90000
2019,120000
2020,150000

파이썬에서 Pandas 라이브러리를 사용하여 이 데이터를 읽어온 후, Matplotlib을 사용하여 시각화할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('revenue_data.csv')
plt.plot(data['Year'], data['Revenue'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Revenue')
plt.title('Yearly Revenue')
plt.show()

예제: 산점도

이번에는 두 변수 간의 관계를 보여주는 산점도를 그려보겠습니다. 아래는 나이와 소비량 사이의 데이터 예시입니다.

Age,Spending
25,300
30,400
35,600
40,700
45,800

Seaborn 라이브러리를 사용하여 간단하게 산점도를 그릴 수 있습니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.read_csv('spending_data.csv')
sns.scatterplot(data['Age'], data['Spending'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Spending')
plt.title('Age vs. Spending')
plt.show()

결론

파이썬을 사용하면 다양한 유형의 데이터 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다. Matplotlib과 Seaborn은 이러한 작업을 보다 간편하게 만들어주는 도구들입니다. 데이터 시각화는 데이터 분석 작업에서 중요한 부분이므로, 파이썬을 활용하여 다양한 시각화 기술을 습득하는 것이 유용할 것입니다.