Pandas 데이터프레임에서 원하는 특정 행만 골라 그래프로 시각화하고 싶다면, 아래 단계를 순서대로 따라 하면 됩니다.
- 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 사이와 주변의 여백(padding)을 조정합니다.
- Pandas 데이터프레임 df를 생성합니다. 데이터프레임은 2차원 구조로, 크기가 가변적이며 서로 다른 타입의 데이터도 함께 담을 수 있는 표 형태의 자료구조입니다.
- 데이터프레임의 행을 플롯으로 그립니다. iloc() 함수를 사용해 df를 슬라이싱하면 원하는 특정 행만 선택할 수 있습니다.
- 완성된 그림을 화면에 표시하려면 show() 메서드를 호출합니다.
예제 코드
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=list('abcde'))
df.iloc[0:6].plot(y='e')
print(df.iloc[0:6])
# plt.show()실행 결과
위 데이터프레임에는 총 10개의 행이 들어 있습니다. 코드를 실행하면 iloc[0:6]이 데이터프레임에서 처음 6개 행을 잘라내기(슬라이싱) 때문에, 콘솔에는 첫 6개 행만 출력됩니다.
a b c d e 0 1.826023 0.606137 0.389687 -0.497605 0.164785 1 0.571941 2.324981 -1.154445 0.757724 0.570713 2 -1.328481 1.248171 -0.849694 -1.133029 -0.977927 3 -0.509296 1.086251 0.809288 0.409166 -0.080694 4 0.973164 1.328212 0.858214 0.997309 -0.375427 5 1.014649 1.480790 -1.451903 -0.306659 -0.382312
슬라이싱된 데이터프레임을 실제 그래프로 확인하려면, 코드 마지막 줄에 있는 plt.show()의 주석(#)을 제거한 뒤 다시 실행하면 됩니다. 그러면 'e' 열의 값들이 처음 6개 행에 한해 선 그래프로 그려지는 것을 볼 수 있습니다.
