drawing graphs with matplotlib (5)

Python

Graph

2022년 9월 27일

1. 시계열 데이터

시간 순서로 배열된 데이터의 한 종류로 시간에 걸쳐 순차적으로 기록된다. 다음과 같은 데이터를 시계열 데이터로 볼 수 있다:

주식수익률 데이터를 포함한 재무데이터
인플레이션, 소비자 물가를 포함한 각종 경제 관련 데이터
시간 순으로 기록된 정당 지지율

2. 시계열 데이터를 시각화하는 방법

시계열 도표는 주어진 메트릭이 시간에 따라 어떻게 변하는지 시각화하는 데 사용됩니다. 시계열 도표를 그리는 방법은 다음과 같습니다:

선 그래프
히스토그램과 밀도 분포
상자 수염 그림
히트맵
시차 도표 또는 산점도
자기상관도표

3. 시계열 도표

이 문서에서는 선 그래프를 통해 시계열 데이터를 다루는 방법에 대해 알아본다.

3-1. 코드

# 라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 가져오기
df = pd.read_csv('https://github.com/mwaskom/seaborn-data/raw/master/flights.csv')

# 영어로 된 달 이름을 수로 바꾸기
month2int = {
    'January': 1,
    'February': 2,
    'March': 3,
    'April': 4,
    'May': 5,
    'June': 6,
    'July': 7,
    'August': 8,
    'September': 9,
    'October': 10,
    'November': 11,
    'December': 12
}

# 컬럼의 값 일괄 변환
df['month'] = df['month'].map(month2int)

# 날짜 형식 변환
df['day'] = 1
df['date'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])

# 시각화
# 12개월 단위로 이동평균 구하기
df['1y'] = df['passengers'].rolling(window=12).mean()
# 월별 승객 수(passengers)의 그래프에 12개월 이동 평균선을 빨간색으로 표시
ax = df.plot(x='date', y='passengers')
df.plot(x='date', y='1y', color='red', ax=ax)
plt.tight_layout()
plt.savefig('time_series_line_plot.png')

3-2. 결과

Time Series Line Plot