Matplotlib로 Pandas DataFrame 선 그래프 그리는 방법

Pandas의 plot() 함수와 Matplotlib 라이브러리를 활용하면 DataFrame에 저장된 데이터를 손쉽게 선 그래프(line graph)로 시각화할 수 있습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. DataFrame 생성하기

예제에 사용할 DataFrame을 만들어 보겠습니다. 여기서는 자동차 모델명(Car), 등록 가격(Reg_Price), 판매 대수(Units) 세 개의 열을 포함하는 데이터를 준비합니다.

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Reg_Price": [2000, 2500, 2800, 3000, 3200, 3500],
        "Units": [100, 120, 150, 170, 180, 200]
    }
)

2. 선 그래프 그리기

plt.plot() 함수에 x축과 y축에 해당하는 두 개의 열을 전달하여 선 그래프를 그립니다. 이번 예제에서는 등록 가격을 x축으로, 판매 대수를 y축으로 지정합니다.

plt.plot(dataFrame["Reg_Price"], dataFrame["Units"])

전체 예제 코드

지금까지의 과정을 모두 포함한 완성된 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 2개의 열을 가진 DataFrame 생성
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Reg_Price": [2000, 2500, 2800, 3000, 3200, 3500],
        "Units": [100, 120, 150, 170, 180, 200]
    }
)

# 선 그래프 그리기
plt.plot(dataFrame["Reg_Price"], dataFrame["Units"])
plt.show()

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 선 그래프가 출력됩니다. x축에는 등록 가격(Reg_Price)이, y축에는 판매 대수(Units)가 표시되며, 가격이 증가함에 따라 판매 대수도 함께 늘어나는 양의 상관관계를 한눈에 확인할 수 있습니다.