[python] 데이터 분석 결과를 시각화하기 위한 파이썬 도구
데이터 분석은 데이터를 수집하고 해석하여 유용한 정보를 추출하는 과정이다. 파이썬은 데이터 분석을 위한 많은 도구와 라이브러리를 제공하여 효과적인 시각화를 할 수 있게 해준다. 다음은 파이썬을 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하기 위한 몇 가지 도구들에 대한 개요이다.
목차
pandas
pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 파이썬 라이브러리이다. 데이터를 구조화하고 조작하기 쉽도록 해주는데, 데이터프레임과 시리즈 구조를 제공한다. 데이터를 읽고 쓰는 기능과 데이터의 그룹화, 필터링, 변형 등을 할 수 있는 다양한 기능을 제공한다.
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
'Location': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London'],
'Age': [24, 28, 30, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
matplotlib
matplotlib은 파이썬에서 많이 사용되는 시각화 라이브러리이다. 선 그래프, 히스토그램, 산점도 등 다양한 그래프를 그릴 수 있으며, 그림의 크기나 축 레이블, 제목 등을 커스터마이징할 수 있다.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.show()
seaborn
seaborn은 matplotlib을 기반으로 하는 시각화 라이브러리로, 데이터를 보다 쉽게 시각화할 수 있도록 도와준다. 주로 커널 밀도 그래프, 히트맵, 카운트 플롯 등을 작성할 때 사용된다.
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")
sns.pairplot(iris)
plotly
plotly는 인터랙티브한 시각화를 만드는 데 사용되는 라이브러리이다. 사용자가 그래프와 차트를 마우스로 조작하고 확대, 축소할 수 있는 기능을 제공한다.
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()
데이터 분석 결과를 시각화할 때, 데이터를 이해하고 효과적으로 전달하기 위해 이러한 파이썬 도구들을 사용할 수 있다.