[matplotlib][seaborn] 데이터프레임으로 선그래프 그리기 :: plt.plot sns.lineplot

✅ 선 그래프

선 그래프 (Line Plot)	matplotlib 메소드	seaborn 메소드
•시간, 순서에 따른 변화를 살펴보기에 적합함 •데이터의 증감을 파악할 수 있음	plt.plot()	sns.lineplot()

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0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기

• 예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Prediction 입니다. 
  
• days_left(출발까지 남은일수)에 따른 평균 price(티켓가격)의 변화를 선 그래프로 살펴보고자 합니다.
  groupby 메소드로 평균값 데이터셋을 만든 다음 시각화를 진행해보겠습니다.

# 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)

# days_left(출발까지 남은일수)에 따른 평균 price(티켓가격)의 변화
days_price = df.groupby(by='days_left').mean(numeric_only=True)[['price']]

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1️⃣-1.  plt 선 그래프 그리기  ::  plt.plot

• plt로 그래프를 그리는 단계는 기본적으로 차트 영역 지정하기 → 시각화 → 차트 표시하기 순서입니다.
  
• plt.plot()에 데이터프레임만 넣어주면, 인덱스는 x축, 칼럼 값들은 y축으로 알아서 들어갑니다.

# 차트 영역 지정하기
plt.figure()

# 선 그래프 그리기
plt.plot(days_price)

# 차트 표시하기
plt.show()

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1️⃣-2.  plt 커스터마이징 해보기

• 차트 크기 바꾸기: plt.figure(figsize=(너비,높이))
• 차트 눈금선 표시하기: plt.grid(True)
• 제목 표시하기: plt.title('제목')
• x,y축 범위 바꾸기: plt.xlim(최솟값,최댓값), plt.ylim(최솟값,최댓값)
• x,y축 눈금 바꾸기: plt.xticks(범위), plt.yticks(범위)
• x,y축 이름 표시하기: plt.xlabel('x축 이름'), plt.ylabel('y축 이름')

# 차트 영역 지정하기
plt.figure(figsize=(12,6))

# 선 그래프 그리기
plt.plot(
    days_price,                    # 데이터 지정
    color = 'c', linewidth = 3,    # 선 색상, 두께 설정
    marker = '.', markersize = 10  # 마커 모양, 크기 설정
)
# y축 범위 변경하기
plt.ylim(0, 35000)

# x축 눈금 설정하기
plt.xticks(np.arange(0,50,5))

# 눈금선 표시하기
plt.grid(True, 
    linewidth = 1, linestyle = ':'  # 눈금선 두께, 스타일 설정
)
# 제목 표시하기
title = {'fontsize':'14', 'fontweight':'bold'}
plt.title(
    '출발까지 남은일수에 따른 평균 티켓가격의 변화', 
    fontdict = title,  # 글꼴 설정
    pad = 10           # 그래프와 간격 설정
)
# x,y축 이름 표시하기
plt.xlabel('출발까지 남은일수 (days_left)')
plt.ylabel('티켓 가격 (price)')

# 차트 표시하기
plt.show()

 

 

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2️⃣-1.  sns 선 그래프 그리기  ::  sns.lineplot

• plt로 그리려면 평균값을 계산한 데이터셋을 따로 만들어야 했습니다.
• 반면 sns는 따로 만들 필요없이.. 원래 데이터셋 그대로 넣어도 평균값을 알아서 계산해서 그려줍니다!
  이런 점에서 plt보다 통계적인 강점이 있다는 거죠. 선 그래프에 표시된 음영은 95%신뢰구간을 자동으로 표시해준 거에요.

sns.lineplot(
    data = df,
    x = 'days_left', y = 'price'
)

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2️⃣-2.  sns 커스터마이징 해보기

• 아래 sns 메소드를 활용해도 되고, 위에서 썼던 plt 메소드를 그대로 써도 문제 없이 적용됩니다.
  
  
• 그래프 테마 설정하기: sns.set_theme(style='테마이름') (테마종류: "white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks")
• 그래프 크기, 한글폰트 설정하기: sns.set(font='폰트이름', rc={딕셔너리 형태로 설정})
• 제목 표시하기: lineplot.set(title='제목')
• x,y축 범위 바꾸기: lineplot.set(xlim = (최솟값,최댓값), ylim = (최솟값,최댓값))
• x,y축 이름 표시하기: lineplot.set(xlabel = 'x축 이름', ylabel = 'y축 이름')
• x,y축 눈금 바꾸기: lineplot.set_xticks(범위), lineplot.set_yticks(범위)

# 그래프 테마 설정하기
sns.set_theme(
    style = 'darkgrid'
)
# 그래프 크기, 폰트 설정하기
sns.set(
    font = 'NanumBarunGothic',
    rc = {'figure.figsize' : (12,6), 
          'axes.unicode_minus' : False}
)
# 선 그래프 그리기
lineplot = sns.lineplot(
    data = df, x = 'days_left', y = 'price', 
    color = 'green', linewidth = 3
)
# 축 범위, 축 이름, 그래프 제목 지정하기
lineplot.set(
    ylim = (0,35000), 
    xlabel = '출발까지 남은일수 (days_left)',
    ylabel = '티켓 가격 (price)',
    title = '출발까지 남은일수에 따른 평균 티켓가격의 변화'
)
# x축 눈금 설정하기
lineplot.set_xticks(np.arange(0,50,5))

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