Matplotlib로 Pandas 데이터프레임 시각화하기: 선 그래프, 파이 차트, 히스토그램 예제

Pandas 데이터프레임은 Matplotlib 라이브러리와 함께 사용하면 선 그래프(Line Graph), 파이 차트(Pie Chart), 히스토그램(Histogram) 등 다양한 차트를 간편하게 그릴 수 있습니다. 시작하기 전에 먼저 Pandas와 Matplotlib 라이브러리를 불러와야 합니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

그럼 본격적으로 차트를 하나씩 그려보겠습니다.

1. 선 그래프(Line Graph)

예제

여러 열을 가진 데이터프레임을 만들고, 등록 가격(Reg_Price)과 판매 대수(Units)의 관계를 선 그래프로 나타내는 코드입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 여러 열을 가진 데이터프레임 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 아래와 같은 선 그래프가 출력됩니다.

2. 파이 차트(Pie Chart)

예제

등록 가격(Reg_Price) 열을 기준으로 파이 차트를 그리고, 각 조각의 레이블에는 자동차(Car) 열의 값을 지정하는 코드입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 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 레이블로 지정
plt.pie(dataFrame['Reg_Price'], labels=dataFrame['Car'])
plt.show()

실행 결과

위 코드를 실행하면 아래와 같은 파이 차트가 출력됩니다.

3. 히스토그램(Histogram)

예제

히스토그램은 데이터가 어떤 구간에 얼마나 많이 분포되어 있는지 한눈에 확인할 때 유용합니다. 등록 가격(Reg_Price) 열의 값 분포를 히스토그램으로 나타내는 코드입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Reg_Price 열에 대한 히스토그램 그리기
plt.hist(dataFrame['Reg_Price'])
plt.show()

실행 결과

위 코드를 실행하면 아래와 같은 히스토그램이 출력됩니다.

이처럼 Pandas 데이터프레임의 열 데이터를 Matplotlib 함수에 전달하기만 하면, 선 그래프·파이 차트·히스토그램 등 원하는 시각화를 몇 줄의 코드로 손쉽게 구현할 수 있습니다.