[python] 시계열 데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지

11 Dec 2023

python

여기에서는 주요한 몇 가지 시계열 데이터 시각화와 분석을 위한 파이썬 패키지를 살펴보겠습니다.

Matplotlib
Seaborn
Plotly

1. Matplotlib

Matplotlib은 파이썬의 시각화 라이브러리 중 가장 기본적이면서도 강력한 도구 중 하나입니다. 시계열 데이터를 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등 다양한 형태로 시각화할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. Matplotlib을 사용하여 시계열 데이터를 손쉽게 시각화할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('time_series_data.csv')

# 선 그래프 시각화
plt.plot(data['날짜'], data['값'])
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('값')
plt.title('시계열 데이터 시각화')
plt.show()

2. Seaborn

Seaborn은 기존 Matplotlib 라이브러리를 보완하고 시각화의 형태와 색상을 더 다양하게 표현할 수 있도록 만들어진 라이브러리입니다. Seaborn을 사용하면 간편하게 보기 좋은 그래프를 그릴 수 있습니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('time_series_data.csv')

# 선 그래프 시각화
sns.lineplot(x='날짜', y='값', data=data)
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('값')
plt.title('시계열 데이터 시각화')
plt.show()

3. Plotly

Plotly는 인터랙티브한 시각화를 제공하는 파이썬 라이브러리로, 사용자가 그래프를 클릭하거나 확대/축소할 수 있는 등 다양한 기능을 지원합니다. Plotly를 사용하면 동적이고 인상적인 시각화를 만들 수 있습니다.

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('time_series_data.csv')

# 선 그래프 시각화
fig = px.line(data, x='날짜', y='값', title='시계열 데이터 시각화')
fig.show()

시계열 데이터를 다양하고 보기 좋게 시각화하는 것은 데이터 분석에서 매우 중요합니다. 이러한 라이브러리들을 사용하면 시간에 따른 데이터 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다.

참고문헌:

Contents

1. Matplotlib

2. Seaborn

3. Plotly