학습 목표

- 원하는 데이터를 그래프로 시각화하는 방법을 알아봅니다.

핵심 키워드

- scatter plot

학습하기

학습 내용

 특정 지역만 보기

df_seoul = df[df["시도명"] == "서울특별시"].copy()
df_seoul.shape

서울특별시의 데이터만 샘플링합니다.

결과 : 

df_seoul ["시도명"].value_counts()

서울시의 구에 얼마나 많은 가게가 있는지 파악해봅니다.

결과 : 

df_seoul ["시도명"].value_counts().plot.bar(figsize=(10, 4), rot=30)

bar plot을 그려봅니다. 사이즈와 글자의 회전각도도 변경합니다.

결과 : 

plt.figure(figsize=(15, 4))
sns.countplot(data=df_seoul, x="시군구명")

seaborn의 countplot을 그려봅니다. figsize를 늘립니다.

결과 : 

df_seoul[["경도", "위도", "시군구명"]].plot.scatter(x="경도", y="위도", figsize=(8, 7), grid=True)

기본 scatter plot을 matplotlib으로 그려봅니다.

결과 : 

plt.figure(figsize=(9, 8))
sns.scatterplot(data=df_seoul, x="경도", y="위도", hue="상권업종중분류명")

hue를 활용하여 상권업종중분류 별로 다른 색상을 적용하여 그려봅니다.

결과 : 

plt.figure(figsize=(9, 8))
sns.scatterplot(data=df_seoul, x="경도", y="위도", hue="시군구명")

hue를 활용하여 구별로 다른 색상을 적용하여 그려봅니다.

결과 : 

plt.figure(figsize=(16, 12))
sns.scatterplot(data=df_seoul, x="경도", y="위도", hue="시도명")

이번에는 16, 12 사이즈로 그려봅니다.

결과 :