라인 그래프(Line plot) 그리기 (Matplotlib, Seaborn)

라인 그래프(Line plot)은 데이터의 추세를 파악하기에 적합한 그래프입니다. 데이터가 순차적으로 어떻게 변화하는 지 쉽게 확인할 수 있으며 여러 데이터를 한번에 확인할 수 있습니다. 시계열 데이터는 라인그래프에 가장 적합한데이터 입니다. 주가, 기온, 판매량, 센서 정보등이 예가 될 수 있습니다.

 

데이터 준비

라인 그래프를 그리기 위해서 데이터를 준비합니다. 데이터는 순차적으로 정보를 갖기 때문에 'step'이라는 컬럼으로 데이터의 순서를 표시하고 'score'로 정보를 저장했습니다. 데이터는 균일 분포를 갖는 10개의 데이터를 rand()함수로 생성합니다.

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'item': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],

                   'price': np.random.rand(10)*100})

df

 

 

Matplotlib

box = plt.plot(df['step'], df['score'])

plt.show()

선의 형태는 format정보를 전달하여 변경할 수 있습니다. format정보는 색상정보와 Line2D[1]의 "lineStyle"과 "markers"정보를 결합하여 결정할 수 있습니다.

예를 들어 파란색 'o' marker와 "dahsed" linestyle는 'bo--'로 format이 표현되어 아래와 같이 사용할 수 있습니다.

box = plt.plot(df['step'], df['score'], 'bo--')

plt.show()

 

Seaborn

seaborn도 matplotlib과 유사하게 linestyle과 marker형태를 아래와 같이 결정할 수 있습니다.

plt.figure(figsize=(5,3))

sns.lineplot(data = df, x='step', y= 'score', linestyle='--', marker='o')

plt.show()