Pandas에서 그룹화된 데이터 플로팅

1. Pandas에서 막대 차트를 사용하여 그룹화된 데이터 플로팅
2. Pandas에서 원형 차트를 사용하여 그룹화된 데이터 플로팅

Pandas는 Python의 오픈 소스 데이터 분석 라이브러리입니다. 숫자 데이터에 대한 작업을 수행하는 많은 기본 제공 메서드를 제공합니다.

groupby()는 일부 기준에 따라 데이터를 여러 그룹으로 나누는 Pandas에서 사용할 수 있는 방법 중 하나입니다. Python의 Matplotlib를 사용하여 더 나은 데이터 시각화를 위해 그룹화된 데이터를 추가로 플롯할 수 있습니다.

이 튜토리얼은 Pandas Python에서 그룹화된 데이터의 데이터를 플로팅하는 방법을 보여줍니다.

Pandas에서 막대 차트를 사용하여 그룹화된 데이터 플로팅

다음 예에서 Pandas 데이터 프레임에 학생 데이터가 있습니다. 먼저 groupby('Department') 메서드를 사용하여 부서별로 데이터를 그룹화합니다.

이제 데이터가 두 그룹으로 나뉩니다. 그런 다음 그룹화된 데이터에서 max() 함수를 사용하여 각 부서에서 달성한 최대 점수를 계산합니다.

마지막으로 plot() 함수를 사용하여 부서별 최고 점수를 표시하고 인수에 그래프의 종류를 막대 차트로 지정합니다. 출력으로 각 부서의 최대 점수를 보여주는 막대 차트를 얻습니다.

예제 코드:

# Python 3.x
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Robert", "Sam", "Alia", "Jhon", "Smith"],
        "Department": ["CS", "SE", "SE", "SE", "CS"],
        "Marks": [60, 70, 59, 51, 80],
        "Age": [20, 21, 20, 22, 23],
    }
)
display(df)
df.groupby("Department")["Marks"].max().plot(kind="bar", legend=True)
plt.show()

출력:

Pandas에서 원형 차트를 사용하여 그룹화된 데이터 플로팅

이 예에서는 각 과목의 점수가 있는 학생들의 데이터가 있습니다. 먼저 이름에 따라 데이터를 그룹화하고 각 학생의 평균 점수를 계산하고 파이 차트를 사용하여 플롯합니다.

원형 차트의 모든 색상 또는 섹터는 각 학생의 평균 점수를 나타냅니다.

예제 코드:

# Python 3.x
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["Robert", "Robert", "Alia", "Alia", "Smith", "Smith"],
        "Subject": ["Java", "Python", "Java", "Python", "Java", "Python"],
        "Marks": [60, 70, 59, 51, 80, 70],
    }
)
display(df)
df.groupby("Name")["Marks"].mean().plot(kind="pie")
plt.show()

출력: