matplotlib.pyplot 을 이용하여 dataframe 을 출력하는 다양한 방법

 

GOOG.csv

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matplotlib.pyplot과 pandas DataFrame을 사용하여 선 그래프를 그리는 다양한 방식을 소개하겠습니다.

• matplotlib.pyplot의 plt.plot() 사용

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 읽기
df = pd.read_csv("../dataset/GOOG.csv", index_col=0, parse_dates=True)

# plt.plot() 사용하여 선 그래프 그리기
plt.figure()
plt.plot(df.index, df['Close'], label="close")
plt.plot(df.index, df['High'], label="high")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Value")
plt.legend()
plt.show()

• pandas DataFrame의 df.plot() 사용

# df.plot() 사용하여 선 그래프 그리기
df_selected=df[['Close','High']]
ax = df_selected.plot()
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("Value")
plt.show()

• 하나의 그래프에 여러 개의 서브플롯 (subplot) 사용

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True)

# 첫 번째 서브플롯
df['Close'].plot(ax=axes[0], title='close')
axes[0].set_ylabel("Value")

# 두 번째 서브플롯
df['high'].plot(ax=axes[1], title='high')
axes[1].set_xlabel("Date")
axes[1].set_ylabel("Value")

plt.show()

• 두 개의 컬럼을 하나의 선으로 시각화 (두 컬럼의 합)

df['sum'] = df['column1'] + df['column2']
df['sum'].plot()
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Sum")
plt.show()

df['sum'] = df['column1'] + df['column2']
df['sum'].plot()
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Sum")
plt.show()