[멋사 AI 7기] 데이터 시각화

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Plot

시각화 할 때 데이터가 많으면 오래 걸린다. 속도를 개선 해보는 방법은?
대표값을 표시해야한다면 그래프에서 계산하지 않고 미리 계산해서 시각화 하기

matplotlib / koreanize-matplotlib

그래프에 retina display 적용
%config InlineBackend.figure_format = ‘retina’

• Customizing Matplotlib with style sheets
  plt.style.use(“style”) # fivethirtyeight, ggplot 추천
  style 지정 - 기존 값들을 초기화 하지 않는다.
  => 다시 지정할 때 restart 해주는 게 편하다.
  
  plt.legend(bbox_to_anchor)
  secondary_y
  plt.axhline(val, color)
  

• 로그 안뜨게 하는 방법
  plt.show(), 변수할당, ;
  
  

plotly

JavaScript 기반 동적

# plotly offline mode
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
from plotly.subplots import make_subplots
init_notebook_mode()

color : seaborn의 hue처럼 색상에 따라 다른 데이터들을 구분해주는 역할을 하는 속성

오늘의 이모저모

	Series	DataFrame	사용예
map	O	X	df[“컬럼명”].map(함수 or dict)
apply	O	O	df.apply(함수)
applymap	X	O	df.applymap(함수)

벡터연산으로 반복문 보다 빠르다.
lambda를 사용해도 되지만, 가독성 떨어질 경우 함수를 사용하는 편이다.
tqdm의 progress_map

Series.to_list()
return a list of the values

merge/join

• on : key
• how inner / left / right / outer
  보통 right로 merge를 할 일이 있어도 left가 더 직관적이기 때문에
  두 데이터프레임의 순서를 바꿔주고 how=’left’를 많이 사용해주는 편
  
  

resample / 분할

• pandas.DataFrame.resample / time series
  
• pd.cut() : 같은 길이로 나누기 예) 시험의 절대 평가
  
• pd.qcut() : 같은 갯수로 나누기 예) 시험의 상대평가
  
  

cp949의 인코딩 범위에 아스키코드는 포함되지 않는다.

출처

- koreanize-matplotlib
https://github.com/ychoi-kr/koreanize-matplotlib
- matplotlib customizing
https://matplotlib.org/3.3.3/tutorials/introductory/customizing.html
- resampling
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html
https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/09_timeseries.html#min-tut-09-timeseries

포스팅 공지

작성한 포스팅은 멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOl의 수업 내용입니다.