데이터를 시각화할 때 Pandas DataFrame과 Matplotlib을 함께 사용하면 몇 줄의 코드만으로 손쉽게 막대 그래프를 그릴 수 있습니다. 이번 글에서는 CSV 파일의 데이터를 불러와 막대 그래프(bar chart)로 표현하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.
예제로 사용할 CSV 파일 내용
이번 예제에서는 아래와 같은 내용의 CSV 파일(SalesData.csv)을 사용합니다. 자동차 모델명과 등록 가격 정보가 담겨 있습니다.
Car Reg_Price 0 BMW 2000 1 Lexus 1500 2 Audi 1500 3 Jaguar 2000 4 Mustang 1500
1단계: 필요한 라이브러리 임포트하기
먼저 데이터 처리를 위한 pandas와 그래프 그리기를 위한 matplotlib을 임포트합니다.
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp
2단계: CSV 파일을 DataFrame으로 불러오기
이번 예제에서 CSV 파일은 바탕화면에 저장되어 있습니다. pd.read_csv() 함수를 사용해 CSV 파일의 데이터를 Pandas DataFrame으로 읽어옵니다.
d = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
dataFrame = pd.DataFrame(d.head(), columns=["Car","Reg_Price"])여기서 d.head()를 사용하면 파일의 상위 5개 행만 가져올 수 있으며, columns 매개변수를 통해 원하는 열(Car, Reg_Price)만 선택했습니다.
3단계: DataFrame을 막대 그래프로 그리기
plot() 메서드에 x축과 y축에 해당할 열 이름을 지정하고, kind="bar" 옵션을 주면 막대 그래프가 생성됩니다. figsize로 그래프 크기도 조절할 수 있습니다.
dataFrame.plot(x="Car", y="Reg_Price", kind="bar", figsize=(10, 9))
전체 코드
지금까지의 과정을 하나로 합친 전체 코드는 다음과 같습니다.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mp
# CSV 파일 읽기
d = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("\nReading the CSV file...\n", d)
# DataFrame 생성
dataFrame = pd.DataFrame(d.head(), columns=["Car", "Reg_Price"])
# DataFrame을 막대 그래프로 그리기
dataFrame.plot(x="Car", y="Reg_Price", kind="bar", figsize=(10, 9))
# 막대 그래프 화면에 표시
mp.show()실행 결과
위 코드를 실행하면 x축에는 자동차 모델명(BMW, Lexus, Audi, Jaguar, Mustang), y축에는 등록 가격(Reg_Price)이 표시된 막대 그래프가 나타납니다. 각 자동차 모델별 가격 차이를 한눈에 비교할 수 있습니다.
마무리
이처럼 Pandas의 plot() 메서드를 활용하면 별도의 복잡한 설정 없이도 DataFrame 데이터를 다양한 형태의 그래프로 시각화할 수 있습니다. kind 매개변수 값을 "line", "barh", "pie" 등으로 변경하면 선 그래프, 수평 막대 그래프, 파이 차트 등 다른 형태의 그래프도 간단하게 그려볼 수 있으니 참고해 보시기 바랍니다.