Python의 Matplotlib 라이브러리를 사용하면 Pandas 데이터프레임의 데이터를 손쉽게 영역(Area) 그래프로 시각화할 수 있습니다. 영역 그래프는 선 그래프 아래 부분을 채워서 각 값의 누적 변화를 직관적으로 보여주는 차트입니다.
아래 단계를 따라 진행하면 됩니다.
구현 단계
- 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.
- 2차원이면서 크기가 가변적인 표 형태의 데이터 구조인 Pandas 데이터프레임을 생성합니다.
- plot.area() 메서드를 호출하여 그래프 플롯 사이의 영역을 그립니다.
- show() 메서드를 사용해 최종 그림을 화면에 표시합니다.
예제 코드
import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df.plot.area() plt.show()
코드 설명
먼저 NumPy의 np.random.rand(10, 4) 함수를 이용해 0과 1 사이의 난수 10행 × 4열 배열을 만들고, 이를 'a', 'b', 'c', 'd'라는 네 개의 열 이름을 가진 데이터프레임으로 변환합니다. 그다음 df.plot.area()를 호출하면 각 열의 값들이 누적된 형태의 영역 그래프가 자동으로 그려집니다. 마지막으로 plt.show()를 통해 결과 그래프를 출력합니다.
실행 결과
코드를 실행하면 네 개의 열(a, b, c, d)이 서로 겹쳐진 반투명 영역 그래프가 나타나며, 각 색상 영역은 해당 열의 값 분포와 누적 추이를 한눈에 보여줍니다.