파이썬에는 여러가지 시각화 패키지가 있다. 분석을 위해서는 seaborn패키지도 많이 사용하지만, plotly패키지를 이용하면 interactive한 그래프를 그릴 수 있어서 좋다. plotly는 문법이 좀 까다로워 그리기 어렵지만, plotly express를 이용하면 더 쉬운 문법으로 쉽게 그래프를 그릴 수 있다. 그리고 최근에 cufflinks패키지를 이용하면, 판다스 데이터프레임에서 더 쉽게 차트를 그릴 수 있다는 사실을 알게 되었다. 오늘은 파이썬 시각화  패키지, Plotly 차트 쉽게 그리는 방법에 대해서 알아보도록 하겠다.

 

 

Plotly 차트 쉽게 그리기



판다스 데이터프레임의 경우, 차트를 그리는 방법은 여러가지가 있지만 가장 쉬운 방법은 plot함수를 이용하는 것이다. 주가 데이터의 경우 아래와 같이 쉽게 라인 플랏을 그릴 수 있다.

df['Close'].plot()

 

dataframe plot

 

 

Plotly는 대화형 그래프를 그릴 수 있어 유용하지만, 문법이 조금 복잡하다는 단점이 있다. 하지만, cufflinks패키지와 iplot함수를 이용하면, 판다스 데이터프레임에서 위와 같은 형태로 쉽게 차트를 그릴 수 있다. 우선 아래와 같이 cufflinks 패키지를 설치해준다.

> pip install cufflinks

 

 

우선은 필요한 패키지를 불러온다. set_config_file은 한 번만 실행해주면 된다.

import cufflinks as cf
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode

# set_config_file은 한 번만 실행해준다
cf.set_config_file(world_readable=True, theme='pearl', offline=True)

init_notebook_mode()

 

이제 dataframe 뒤에 iplot을 붙이면 쉽게 그래프를 그릴 수 있다.

df['Close'].iplot()

plotly 그래프

 

subplot도 손쉽게 그릴 수 있다.

df[['High','Low','Close']].iplot(subplots=True, shape=(3,1), shared_xaxes=True, title='stock price')

 

plotly subplots

 

 

kind 입력인자에 원하는 그래프 형태를 넣어주면, 그에 맞는 그래프를 확인할 수 있다.

The kind of plot to produce:
‘line’ : line plot (default)
‘bar’ : vertical bar plot
‘barh’ : horizontal bar plot
‘hist’ : histogram
‘box’ : boxplot
‘kde’ : Kernel Density Estimation plot
‘density’ : same as ‘kde’
‘area’ : area plot
‘pie’ : pie plot
‘scatter’ : scatter plot (DataFrame only)
‘hexbin’ : hexbin plot (DataFrame only)

 

 

이제 dataframe에 iplot함수를 이용하면 쉽게 대화형 그래프를 그릴 수 있다. 그릴 수 있는 그래프는 아래 튜토리얼을 참고하기 바란다. 

( 참조: https://nbviewer.jupyter.org/gist/santosjorge/aba934a0d20023a136c2 )

 

재밌는 건 그래프를 그린 후, 'EDIT CHART' 버튼을 클릭하여 차트를 직접 편집할 수도 있다는 것이다.

( 참조: https://nbviewer.jupyter.org/gist/santosjorge/f3b07b2be8094deea8c6 )

 

주식 관련된 차트도 쉽고 빠르게 다양한 지표를 넣어서 그릴 수 있다.
( 참조: https://github.com/santosjorge/cufflinks )

 

 

오늘은 이렇게 파이썬 시각화 패키지, Plotly 차트 쉽게 그리는 방법에 대해서 알아보았다. plotly express로도 쉽고 빠르게 차트를 그릴 수 있지만, 데이터프레임을 사용한다면 이보다 쉽고 빠르게 그릴 수 있는 방법은 없을 듯 하다. 파이썬으로 데이터 시각화 작업을 한다면 꼭 한 번 이용해보기 바란다.

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