데이터 시각화 (17) 썸네일형 리스트형 [Kaggle] Personal Loan 데이터 분석 3 (EDA / 시각화 / 리뷰) 이전 내용은 아래 글에서 확인 하실 수 있습니다. [Data Analysis/Kaggle] - [Kaggle] Personal Loan 데이터 분석 1 (데이터 확인 / 질문하기) [Kaggle] Personal Loan 데이터 분석 1 (데이터 확인 / 질문하기) Personal Loan 데이터 분석 Personal Loan 데이터는 고객을 더 늘리고자 하는 가상의 은행 데이터입니다. 이 회사의 경영진은 부채를 가진 고객을 개인 대출 고객으로 전환하는 방법을 모색하려고 합 sks8410.tistory.com [Data Analysis/Kaggle] - [Kaggle] Personal Loan 데이터 분석 2 (데이터 전처리) [Kaggle] Personal Loan 데이터 분석 2 (데이터 전처리) 이.. [기타 데이터] LA Lakers 경기 데이터 분석 3 (EDA / 시각화 / 리뷰) 이전 내용은 아래 글에서 확인 할 수 있습니다. [기타 데이터] LA Lakers 경기 데이터 분석 1 (데이터 확인 / 질문) LA Lakers 경기 데이터 분석 데이터 출처 : http://www.basketballgeek.com/data/ 1. 데이터 확인 # 기본 패키지 불러오기 import math import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as.. sks8410.tistory.com [기타 데이터] LA Lakers 경기 데이터 분석 2 (데이터 전처리) 이전 내용은 아래 글에서 확인 부탁 드리겠습니다. [기타 데이터] LA Lakers 경기 데이터 분석 1 (데이터 확인 / 질문) LA Lakers 경기 데이터 분석 데이.. [기타 데이터] Starwars 케릭터 분석 3 (EDA / 시각화 / 리뷰) 이전 내용은 아래에서 확인 하실 수 있습니다. [기타 데이터] Starwars 케릭터 분석 1 (데이터 확인) Starwars Character 분석 데이터 출처 : https://dplyr.tidyverse.org/reference/starwars.html - 스타워즈 캐릭터의 성별 비율 - 성별에 따른 캐릭터 신장의 분포 - 가장 무거운 캐릭.. sks8410.tistory.com [기타 데이터] Starwars 케릭터 분석 2 (데이터 전처리) 이전 내용은 아래에서 확인 하실 수 있습니다. - 스타워즈 캐릭터의 성별 비율 - 성별에 따른 캐릭터 신장의 분포 - 가장 무거운 캐릭.." data-og-host="sks8410.tistory.com" data-og-source-url="ht... [Matplotlib / Seaborn] 한글 깨짐 문제 해결 matplotlib 또는 Seaborn 으로 한글로 된 데이터를 시각화 하면 아래 사진과 같이 한글이 깨져서 나오는 경우가 종종 있습니다. 이 경우 아래와 같이 내 컴퓨터에 설치된 폰트 리스트를 확인하면 설치된 한글 폰트 확인 import matplotlib.font_manager as fm font_list = [font.name for font in fm.fontManager.ttflist] font_list 내 컴퓨터에 설치된 폰트를 확인 할 수 있고, 이중 원하시는 폰트를 아래과 같이 적용하여 사용하시면 됩니다. Window OS plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' Mac OS plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'.. [plotly] annotation(주석) 넣기 참고 사이트: https://plotly.com/python/text-and-annotations/ 상세 옵션: https://plotly.com/python/reference/#layout-annotations import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() fig.add_trace( go.Bar( x=merged_order_month_sum_from2017.index, y=merged_order_month_sum_from2017['payment_value'], text=merged_order_month_sum_from2017['payment_value'], textposition='auto', texttemplate='R$ %{y:,.0f}', marker.. [plotly] bar chart 색깔 바꾸기 # 색상 설정 colors = ['#03588C',] * len(merged_order_month_sum_from2017.index) colors[10] = '#F24472' import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() fig.add_trace( go.Bar( x=merged_order_month_sum_from2017.index, y=merged_order_month_sum_from2017['payment_value'], text=merged_order_month_sum_from2017['payment_value'], textposition='auto', texttemplate='R$ %{text:,.0f}', marker_color=colors # 색상.. [plotly] iplot 차트 세부 요소 변경 하기 라이브러리 로드 import chart_studio.plotly as py import cufflinks as cf cf.go_offline(connected=True) x 축, y 축, 차트 타이틀 설정 df.iplot(kind = "line", xTitle = "X title", # x 축 타이틀 yTitle = "Y title", # y 축 타이틀 title = "title name" # 차트 타이틀 ) 차트 테마 변경 cf.getThemes() 위와 같이 총 7개의 테마를 확인 할 수 있습니다. themes = cf.getThemes() for theme_item in themes: df.iplot(kind = "line", theme = theme_item, xTitle = "X title", .. [plotly] iplot 으로 line chart 그리기 라이브러리 로드 import chart_studio.plotly as py import cufflinks as cf cf.go_offline(connected = True) line chart 그리기 df.iplot(kind = "line") kind 에 line 대신 scatter 를 사용해도 동일한 line chart 가 그려집니다. (mode 등 세부사항도 동일하게 적용 됩니다.) df.iplot(kind = "scatter") line chart mode : lines (default) df.iplot(kind = "line", mode = "lines) line chart mode : markers df.iplot(kind = "line", mode = "markers") line chart m.. 이전 1 2 3 다음
