Pandas - 시각화(visualization) 그래프 그리기 (3) 그래프를 분할하기

Pandas 시각화 그래프 그리기 (3) - 그래프를 분할하기

이 실습 코드에서는 그래프를 분할하여 출력하는 방법을 알아본다.

matplotlib.pyplot 모듈을 사용한다.

• 그래프 사이즈, x축, y축 라벨링, 범례 표시, 그래프 제목, 주석 표시 등을 설정할 수 있다.

import warnings
import pandas as pd
#MatPlotLib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
import plotly.express as px

"""
그래프를 분할하여 출력
"""

#경고 메시지 무시
warnings.simplefilter("ignore")

#외부에서 폰트를 불러오는 방법
"""기본 포멧 start"""
fnot_path = "./font_data/malgun.ttf"
font_name = font_manager.FontProperties(fname=fnot_path).get_name()
rc('font', family=font_name)

# 엑셀 데이터를 데이터프레임 변환
df = pd.read_excel('./Data_full/시도별_전출입_인구수.xlsx', engine= 'openpyxl', header=0)
df = df.fillna(method='ffill')
mask = (df['전출지별'] == '서울특별시') & (df['전입지별'] != '서울특별시')
df_seoul = df[mask]
df_seoul = df_seoul.drop(['전출지별'], axis=1) #drop : 열 삭제
df_seoul.rename({'전입지별':'전입지'}, axis=1, inplace=True) #rename : 열 이름 바꾸기
df_seoul.set_index('전입지', inplace=True) #set_index : 행 인덱스 설정
"""기본 포멧 end"""


#loc는 행 인덱스를 기준으로 행 데이터 추출. 4개의 행 데이터를 추출
df_4 = df_seoul.loc[['충청남도', '경상북도', '강원도', '전라남도']]

#그래프  세부 설정
plt.style.use('ggplot') # 스타일 서식 지정. ggplot스타일 : 격자 무늬 스타일


fig = plt.figure(figsize=(20, 10))#그래프 크기 지정
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) #2,2,1 : 2행 2열의 1번째 그래프
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) #2,2,2 : 2행 2열의 2번째 그래프
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) #2,2,3 : 2행 2열의 3번째 그래프
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) #2,2,4 : 2행 2열의 4번째 그래프

#axe 객체에 plot 함수로 그래프 출력
ax1.plot(df_4.loc['충청남도',:], marker='o', markerfacecolor='green', markersize=10, color='olive', linewidth=2, label='서울 -> 충남')
ax2.plot(df_4.loc['경상북도',:], marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=10, color='skyblue', linewidth=2, label='서울 -> 경북')
ax3.plot(df_4.loc['강원도',:], marker='o', markerfacecolor='red', markersize=10, color='magenta', linewidth=2, label='서울 -> 강원')
ax4.plot(df_4.loc['전라남도',:], marker='o', markerfacecolor='orange', markersize=10, color='yellow', linewidth=2, label='서울 -> 전남')

# 축 눈금 라벨 지정 및 90도 회전
col_years = list(map(str, range(1970, 2018))) #map 함수를 이용하여 1970~2018까지의 문자열로 변환
ax1.set_xticklabels(col_years, rotation=90)
ax2.set_xticklabels(col_years, rotation=90)
ax3.set_xticklabels(col_years, rotation=90)
ax4.set_xticklabels(col_years, rotation=90)

plt.show() #그래프를 보여주는 것