[matplotlib] 데이터프레임으로 파이차트 원형그래프 그리기 :: plt.pie

✅ 파이차트 (원형그래프)

파이차트, 원형그래프 (Pie Chart)	matplotlib 메소드
•전체(100%) 대비 각 범주의 비율(%)을 한눈에 파악하기 쉬움 •전체 대비 각 부분부분의 비율을 비교하기 좋음	plt.pie()

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0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기

• 예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Prediction 입니다. 
• departure_time(출발시간)별로 비행편 비율이 어떻게 다른지 알고 싶은데요,
  value_counts 메소드로 출발시간별로 카운트한 다음, 한눈에 파악할 수 있도록 파이차트를 그려보겠습니다.

# 패키지 불러오기
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 데이터셋 불러오기
df = pd.read_csv('./Clean_Dataset.csv', encoding='cp949')
df = df.drop([df.columns[0]], axis=1)

# departure_time(출발시간) 별로 비행편 카운트
dt_counts = pd.DataFrame(df['departure_time'].value_counts(ascending=True))

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1️⃣  plt 파이차트 그리기  ::  plt.pie

• 파이차트 생성: plt.pie(x = 수치데이터, labels = 범주데이터, autopct = 수치표시 방식)

# 차트 영역 지정하기
plt.figure()

# 파이그래프 그리기
plt.pie(
    x = dt_counts['count'],    # 수치데이터 지정
    labels = dt_counts.index,  # 카테고리 표시
    autopct = '%.1f%%'         # 데이터 라벨(숫자) 표시방식
)

# 차트 표시하기
plt.show()

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2️⃣  파이차트 커스터마이징

• 아래와 같이 다양한 요소로 부채꼴의 모양, 위치, 테두리 등등을 커스텀할 수 있습니다.

# 차트 영역 지정하기
plt.figure()

# 파이그래프 그리기
plt.pie(
    x = dt_counts,                  # 데이터 지정
    labels = dt_counts.index,       # 카테고리 표시
    labeldistance = 1.1,            # 카테고리 표시위치 지정
    autopct = '%.1f%%',             # 수치데이터 표시방식
    startangle = 90,                # 시작각도 설정 (시계반대방향)
    explode = [0, 0, 0, 0, 0, 0.1], # 중심에서 벗어나는 정도
    wedgeprops = {
        'width': 0.7,               # 부채꼴 길이
        'edgecolor': 'w',           # 부재꼴 테두리 컬러
        'linewidth': 0.5},          # 부채꼴 테두리 두
    colors = plt.cm.Set2.colors     # 컬러맵 지정
)

# 차트 표시하기
plt.show()

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