[plotly] 파이썬에서 꺾은선 그래프(Line Chart) 그리기

📈Plotly로 꺾은선 그래프(Line Chart) 그리기

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파이썬 데이터 분석에서 시각화는 아주 중요한 단계입니다. 특히 시간의 흐름에 따른 변화를 표현할 때 꺾은선 그래프(line chart) 는 매우 유용하죠. 이번에는 파이썬 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 플로틀리(plotly) 라이브러리를 활용하여 꺾은선 그래프를 그리는 방법을 알아보겠습니다.

 

 

plotly 알아보기

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plotly는 인터랙티브한 그래프를 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 파이썬 시각화 라이브러리입니다. HTML 웹 페이지에서도 그래프를 인터랙티브하게 보여줄 수 있으며, 판다스 데이터프레임(pandas.DataFrame) 을 곧바로 사용할 수 있는 편의성 덕분에 많은 사람들이 이용하지요. 꺾은선, 막대, 파이, 산점도 등 다양한 그래프를 지원하기 때문에 범용성도 좋습니다.

 

 

꺾은선 그래프 예제

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꺾은선 그래프는 플로틀리 익스프레스(plotly.express) 를 이용하면 간편하게 그릴 수 있습니다. 아래 예제는 플로틀리 내장 데이터 중 gapminder 데이터를 활용해 캐나다의 기대수명을 시각화하는 작업입니다.

 

 

import plotly.express as px

# gapminder 데이터를 불러온 뒤, Canada만 필터링합니다.
df = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'")
df.head()

 

	country	continent	year	lifeExp	pop	gdpPercap	iso_alpha	iso_num
240	Canada	Americas	1952	68.75	14785584	11367.16112	CAN	124
241	Canada	Americas	1957	69.96	17010154	12489.95006	CAN	124
242	Canada	Americas	1962	71.30	18985849	13462.48555	CAN	124
243	Canada	Americas	1967	72.13	20819767	16076.58803	CAN	124
244	Canada	Americas	1972	72.88	22284500	18970.57086	CAN	124

 

 

gapminder 데이터셋은 국가, 대륙, 연도, 수명, 인구, 1인당 GDP, ISO 국가코드, ISO 국가코드 번호 열이 작성된 데이터프레임입니다. 위 코드는 그중에서 캐나다 정보만을 필터링한 뒤, 시각화를 위해 살펴보는 코드입니다.

 

 

# x축: year (연도), y축: lifeExp (기대 수명) 데이터로 꺾은선 그래프 그리기
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title="캐나다의 연도별 기대 수명")

fig.show()

다양한 데이터 이용하기

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# 캐나다, 미국, 멕시코 데이터 추출
df = px.data.gapminder().query("country in ['Canada', 'United States', 'Mexico']")

# 각 나라의 기대 수명을 비교하는 꺾은선 그래프
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", color="country", 
              title="아메리카 국가의 연도별 기대 수명 비교")

fig.show()

 

 

 

 

만약 그래프를 그릴 때, 다양한 데이터를 함께 입력하고 싶다면 color 패러미터를 이용하면 됩니다. 위 코드는 캐나다, 미국, 멕시코 데이터를 활용해 국가별 비교를 꺾은선 그래프로 표현해 보았습니다.

 

 

그래프 파일 저장하기

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fig.write_html("life_expectancy.html")

 

 

만약 작성한 인터렉티브 플롯을 저장하고 싶다면, write_html() 함수를 이용할 수 있습니다. 이 함수는 파일을 저장할 경로를 패러미터로 입력하면 손쉽게 도표를 HTML 파일로 저장할 수 있답니다.

 

• 학습 데이터 참조: https://plotly.com/python/line-charts/