인터렉티브 그래프
#마우스의 움직임에 따라 실시간으로 모양이 변하는 그래프
* plotly 외부 라이브러리 필요
#plotly를 활용한 산점도, 막대, 선, 박스 그래프 그리기
#파이참에서 plotly 실행 시 HTML로 컨버팅
# interactivegraph.py
def p(str):
print(str, '\n')
#필요한 라이브러리 로딩
import pandas as pd
mpg = pd.read_csv('../assets/mpg.csv')
p(mpg)
#산점도 그래프
import plotly.express as px
fig = px.scatter(data_frame=mpg, x='cty', y='hwy', color='drv')
fig.write_html('scatter.html', auto_open=True)
#막대 그래프
#카테고리별로 그룹핑해서 카테고리별 개수를 n변수에 저장한 데이터 프레임 만들기
import plotly.express as px
df = mpg.groupby("category", as_index=False).agg(n=("category", 'count'))
fig = px.bar(data_frame=df, x='category', y='n', color='category')
fig.write_html('bar.html', auto_open=True)
# #선 그래프 만들기
economics = pd.read_csv('../assets/economics.csv')
import plotly.express as px
fig = px.line(data_frame=economics, x='date', y='psavert')
fig.write_html('line.html', auto_open=True)
#상자 그래프 만들기
import plotly.express as px
fig = px.box(data_frame=mpg, x='drv', y='hwy', color='drv')
fig.write_html('box.html', auto_open=True)
- 각 그래프에 마우스를 대보면 drv, cty, hwy의 값들이 나오게 됩니다.
- 움직이고 zoom 하고 캡쳐 ,저장 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.
-bar graph입니다.
x축은 카테고리별로 나누고 y축은 n으으로 기준을 세웠습니다.
n은 category와 count의 집계함수로 나타내었습니다.
clolor은 scatter함수와는 다르게 category로 주었습니다.
-라인(선)그래프만들기
새로운 economics파일을 가져와서 line그래프를 가져왔습니다.
-상자(박스)그래프 만들기입니다.
이상치도 확인할 수 있는 것이 특징이라고 볼 수 잇을것같습니다
- 최대값 최소값까지 값을 다 볼 수 있고 어디에 몰려있는지도 확인이 가능합니다.
마크다운 분석 보고서
마크다운을 활용한 분석 보고서 만들기
(텍스트를 표현하는 문법), 노션에도 사용가능할 수 있습니다.
- 특수한 기호를 쓰면 제목이되는 둥 어떤사람이 문자를 만들었습니다.
# 마크다운(markdown)
* 일반적인 텍스트 문서를 형식화 하기 위한 경량의 마크업 언어
# 파이참에서는 텍스트파일인 .md확장자 파일을 생성
- mark down
# jupyter notebook > File > New > Terminal > pip install pandas seaborn # markdownreport.py 파일을 jupyter notebook에 복사하여 실행 (mpg.csv 업로드 필요)
* 첫번째 셀은 마크다운 (단축키 M)
* 두번째/세번째 셀은 코드 (단축키 Y)
# jupyter notebook > File > Save and Export Notebook As... > HTML HTML로 결과 저장
.md파일로 저장해서 연습해볼수도 있고 노션으로도 연습해볼 수 있다. 생각보다 간단해서
금방 연습할 수 있을거같아요.
이후에 파이참, 주피터 노트북을 이용해서 마크다운을 실습해보았습니다.
순번 | 함수 | 설명 |
1 | write_html() | html파일 생성 |
2 | .agg | 집계함수 |
3 | ||
4 |
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