시각화를 효율적으로 만들기

Python으로 데이터 시각화 개선하기

Nick Strayer

Instructor

무엇이 효율적인가?

스토리를 파악하는 수고 줄이기
플롯 재배치로 초점 유지
'잉크' 대비 정보 비율 개선
메시지는 훼손하지 않기

복잡한 선이 여러 단계를 거쳐 직선으로 단순화됨

왼쪽에는 세 개의 분리된 플롯이, 오른쪽에는 동일한 세 플롯이 보고서 상단에 묶여 있는 추상 보고서

# Create a subplot w/ one row & two columns.
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

# Pass each axes to respective plot
sns.lineplot('month', 'NO2', 'year', ax=ax1, data=pol_by_month)

sns.barplot('year', 'count', ax=ax2, data=obs_by_year)

여러 해의 오염 값을 나타내는 선 그래프와 각 해의 관측 수를 나타내는 막대 그래프가 나란히 배치됨

불필요한 범례 정리

여러 해의 오염 값을 나타낸 선 그래프 옆에 막대 그래프가 있으며, 막대의 색을 선 그래프의 범례로 사용할 수 있음을 표시함

sns.lineplot('month', 'NO2', 'year', ax=ax1, data=pol_by_month, palette='RdBu',)

sns.barplot('year', 'count', 'year', ax=ax2, data=obs_by_year,
            palette='RdBu', dodge=False)

# Remove legends for both plots
ax1.legend_.remove()
ax2.legend_.remove()

막대 그래프의 색상이 선 그래프의 범례 역할을 하도록, 두 그래프의 범례가 제거됨

연습해 봅시다

Python으로 데이터 시각화 개선하기