개요
Pandas로 생성한 그룹화된 히스토그램(grouped histogram)에 범례와 제목을 추가하려면 Matplotlib의 legend() 및 title() 함수를 활용하면 됩니다. 전체 과정은 다음 단계로 진행할 수 있습니다.
- plt.rcParams를 사용해 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 사이와 주변의 여백(padding)을 조정합니다.
- 'a', 'b', 'c', 'd' 네 개의 열(key)을 가진 Pandas 데이터프레임을 생성합니다.
- kind='hist' 옵션을 지정하여 데이터프레임을 히스토그램으로 플롯합니다. 이때 각 열별 히스토그램이 겹쳐서 그려지며, 기본적으로 열 이름이 범례에 자동 반영됩니다.
- plt.legend()를 호출해 범례를 명시적으로 표시하고, plt.title()로 축(axes)의 제목을 설정합니다.
- show() 메서드를 사용해 최종 그림을 화면에 출력합니다.
예제 코드
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
# 그림 크기 및 레이아웃 여백 설정
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3],
'b': [1, 1, 2, 1, 3],
'c': [2, 2, 2, 1, 3],
'd': [2, 1, 2, 1, 3],
})
# 그룹화된 히스토그램 플롯
df.plot(kind='hist')
# 범례와 제목 추가
plt.legend(title="Columns")
plt.title("Grouped Histograms")
plt.show()실행 결과
위 코드를 실행하면 네 개의 열(a, b, c, d)에 대한 히스토그램이 한 그림에 함께 나타나고, 그림 상단에는 "Grouped Histograms"라는 제목이, 좌측 상단에는 각 열을 구분하는 범례가 표시됩니다.
핵심 포인트 정리
- Pandas의 plot(kind='hist')는 여러 열을 한 번에 히스토그램으로 그려주므로 그룹화된 분포 비교에 유용합니다.
- 범례는 기본적으로 자동 생성되지만, plt.legend(title=...)처럼 옵션을 지정하면 범례 제목 등 세부 스타일도 조정할 수 있습니다.
- plt.title()을 사용하면 그래프의 목적을 명확히 전달할 수 있어 보고서나 대시보드 작성 시 가독성이 크게 향상됩니다.