Python | 시계열 데이터 시각화

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시계열 데이터 시각화¶

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1. 데이터 가져오기¶

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가져올 데이터 주소

$ wget https://aiffelstaticprd.blob.core.windows.net/media/documents/flights.csv

In [26]:

# 패키지 가져오기

import os
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

In [27]:

# 데이터 가져오기

csv_path = os.getenv('HOME') + '/data_represent/data/flights.csv'
data = pd.read_csv(csv_path)
flights = pd.DataFrame(data)
flights

Out[27]:

	year	month	passengers
0	1949	January	112
1	1949	February	118
2	1949	March	132
3	1949	April	129
4	1949	May	121
...	...	...	...
139	1960	August	606
140	1960	September	508
141	1960	October	461
142	1960	November	390
143	1960	December	432

144 rows × 3 columns

In [28]:

# 연도의 각 년도 별 탑승객 수 시각화

# 막대 그래프
sns.barplot(data = flights, x = 'year', y = 'passengers')

Out[28]:

<AxesSubplot:xlabel='year', ylabel='passengers'>

 

In [29]:

# 선 그래프 (각 수치 별 점으로 표시)
sns.pointplot(data = flights, x = 'year', y = 'passengers')

Out[29]:

<AxesSubplot:xlabel='year', ylabel='passengers'>

 

In [30]:

# 선그래프

sns.lineplot(data = flights, x = 'year', y = 'passengers')

Out[30]:

<AxesSubplot:xlabel='year', ylabel='passengers'>

 

In [31]:

# 월 별 구분을 위해 hue 인자에 month 할당

sns.lineplot(data = flights, x = 'year', y = 'passengers', hue = 'month', palette = 'ch:.50')

# 그래프 밖에 레전프 추가
plt.legend(bbox_to_anchor = (1.03, 1), loc = 2)

Out[31]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x7ffbaac4b0d0>

 

In [39]:

# 히스토그램을 통한 시각화
# seaborn 은 displot 가 히스토그램을 뜻한다.

sns.displot(flights['passengers'], kde = True)

Out[39]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7ffbaa66c590>

 

In [ ]: