Matplotlib로 Pandas DataFrame 파이 차트(Pie Chart) 그리는 방법

파이 차트(Pie Chart)를 그리려면 plt.pie() 함수를 사용합니다. 파이 차트는 특정 열(column)에 담긴 수치 데이터를 전체에서 차지하는 비율(비례 관계)로 시각적으로 표현해 주는 대표적인 그래프입니다.

1. 필요한 라이브러리 임포트

먼저 pandas와 matplotlib.pyplot을 임포트합니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. DataFrame 생성

예제로 사용할 자동차 등록 가격 데이터를 담은 DataFrame을 생성합니다.

dataFrame = pd.DataFrame({
   "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
   "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

3. 파이 차트 그리기

Reg_Price(등록 가격) 열의 값을 기준으로 파이 차트를 그리고, 각 조각의 라벨은 Car(자동차) 열의 값으로 지정합니다.

plt.pie(dataFrame["Reg_Price"], labels=dataFrame["Car"])
plt.show()

전체 예제 코드

지금까지 설명한 내용을 하나로 합친 완성된 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# DataFrame 생성
dataFrame = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

# Reg_Price 열로 파이 차트를 그리고 Car 열을 라벨로 지정
plt.pie(dataFrame["Reg_Price"], labels=dataFrame["Car"])
plt.show()

실행 결과

위 코드를 실행하면 각 자동차 브랜드(BMW, Lexus, Tesla, Mustang, Mercedes, Jaguar)별 등록 가격이 전체에서 차지하는 비율이 파이 차트 형태로 표시됩니다. 각 조각에는 해당 브랜드 이름이 라벨로 함께 나타나므로, 어떤 항목이 가장 큰 비중을 차지하는지 한눈에 확인할 수 있습니다.

참고로 autopct='%1.1f%%' 옵션을 추가하면 각 조각 위에 실제 백분율 값도 함께 표시할 수 있어 더욱 유용합니다.