Pyecharts - 막대그래프

Pyecharts¶

구글에 Pyecharts를 검색하면 다음과 같이 스펀지밥을 볼 수 있다.

Pyecharts를 이용해 그릴 수 있는 그래프들이 궁금하다면 https://github.com/pyecharts/pyecharts-gallery 이곳을 방문해서 살펴 보면 된다.

이 코드를 작성하는 이유는 단순하다. 나중에 쉽게 막대 그래프를 그리고 싶기 때문이다.

In [ ]:

# pyecharts 설치는 비교적 쉽다.
!pip install pyecharts

In [1]:

# pyecharts 버전 확인하기
import pyecharts

print("Pyecharts 버전 :", pyecharts.__version__)

Pyecharts 버전 : 1.9.0

먼저 그래프를 그리기 전에 필요한 데이터는 통계청(https://kosis.kr/index/index.do)의 인구 총 조사 데이터를 이용했다.

이 통계에서 나는 2020년 총인구, 남자인구, 여자인구를 시도별로 가져왔다.

In [2]:

# 필요한 라이브러리
import pandas as pd
import numpy as np

# 그리고 싶은 그래프를 불러온다.
from pyecharts.charts import Bar, Line

# 그래프 옵션을 설정하기 위해 필요한 라이브러리
from pyecharts import options as opts

In [3]:

# 엑셀 데이터를 그냥 가져오면 0번째 행에도 컬럼의 이름이 들어가기 때문에 옵션으로 header = 1을 추가한다.
data = pd.read_excel("2020년 인구.xlsx", header = 1)

In [4]:

data.head(5)

Out[4]:

	행정구역별(읍면동)	총인구 (명)	남자 (명)	여자 (명)
0	전국	51829136	25915207	25913929
1	서울특별시	9586195	4647733	4938462
2	부산광역시	3349016	1638751	1710265
3	대구광역시	2410700	1190271	1220429
4	인천광역시	2945454	1477064	1468390

Pyecharts를 이용할 때 중요한 점은 그래프에 전달할 데이터는 꼭 리스트로 변경해서 전달해야 한다.¶

In [55]:

# 리스트로 변경
x = list(data["행정구역별(읍면동)"])
y = list(data["총인구 (명)"])

In [8]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)            # x축
    .add_yaxis("총인구", y)  # y축
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구",    # 제목
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))   # 제목 아래 소제목
    .render_notebook()   # 주피터 노트북에 그래프를 출력
)

bar

Out[8]:

막대 그래프는 예쁘게 그려졌지만 그래프 위에 출력되는 데이터가 조금 거슬린다.

In [7]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)                               
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False)  # label_opts = False 옵션으로 데이터 출력을 off했다.
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))
    .render_notebook()  # 그래프를 HTML로 다운받고 싶다면 bar.render("boxplot_base.html")로 바꿔서 실행하면 된다.
)

bar

Out[7]:

내가 원하는 형태로 그래프가 그려졌지만 빨간색은 좀 부담스럽다. 그래서 색을 변경하자.

http://www.w3big.com/ko/tags/html-colorname.html 이곳에서 HTML 색상을 보고 맘에 드는 색상을 선택했다.

In [10]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)                               
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False, color = "Teal")   # color 옵션에 원하는 색상 이름을 넣으면 된다.
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))
    .render_notebook()
)

bar

Out[10]:

처음 그래프를 보면 x축과 y축이 무엇을 의미하는지 쉽게 이해하기 어려운 경우들도 있다. 그럴 때는 x축과 y축에 이름을 설정해주면 된다.

In [71]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)                               
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False, color = "Teal")   # color 옵션에 원하는 색상 이름을 넣으면 된다.
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구"), # 소제목이랑 Y축 제목이랑 겹쳐서 제거
                    yaxis_opts = opts.AxisOpts(name = "Y축 제목"),  # X축 이름
                    xaxis_opts = opts.AxisOpts(name = "X축 제목"),  # Y축 이름
    )
    .render_notebook()
)

bar

Out[71]:

위와 비슷한 이유로 쉽게 그래프를 이해시키기 위해 y축 눈금의 단위를 넣어줄 수도 있다.

In [74]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)                               
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False, color = "Teal")
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구"),
                     yaxis_opts = opts.AxisOpts(axislabel_opts = opts.LabelOpts(formatter="{value} (명)")), # Y축 눈금 포맷
    )
    .render_notebook()
)

bar

Out[74]:

내가 원하는 막대그래프만 보고 싶다던가, 충청남도랑 전라남도만 비교하고 싶은 경우에 그래프 줌/아웃 기능을 추가할 수 있다.

In [37]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)                               
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False, color = "Teal")  
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"),
                    datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")])  # 그래프를 줌/아웃 할 수 있다.
    .render_notebook()
)

bar

Out[37]:

In [67]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)                               
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False, color = "Teal")  
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"),
                     toolbox_opts = opts.ToolboxOpts(),          # 그래프 오른쪽 위에 툴박스를 생성한다.
                     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
    .render_notebook()
)

bar

Out[67]:

막대 그래프에 지도처럼 마크포인트도 추가할 수 있다.

In [57]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)                               
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False, color = "Teal", 
               markpoint_opts = opts.MarkPointOpts(data = [opts.MarkPointItem(name = "부산",       # 마크포인트 이름
                                                                              coord=[x[2], y[2]],  # 마크포인트 위치 
                                                                              value="부산")]))     # 마크포인트 값
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 총인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))
    .render_notebook()
)

bar

Out[57]:

이번엔 남자 인구와 여자 인구를 한 그래프에 표현하는 방법이다.

In [11]:

# 먼저 리스트로 데이터 지정
man = list(data["남자 (명)"])
woman = list(data["여자 (명)"])

In [41]:

# 코드는 간단하다. bar 그래프를 하나 더 추가하면 된다.
double_bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)   # x축 
    .add_yaxis("남자 인구", man, label_opts = False, color = "SlateBlue")  # y축1
    .add_yaxis("여자 인구", woman, label_opts = False, color = "HotPink")    # y축2
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 성별 인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))
    .render_notebook()
)

double_bar

Out[41]:

In [42]:

double_bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)   # x축 
    .add_yaxis("남자 인구", man, label_opts = False, color = "SlateBlue", gap="0%")  # gap 옵션으로 막대그래프 사이 간격을 조절한다.
    .add_yaxis("여자 인구", woman, label_opts = False, color = "HotPink", gap="0%") 
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 성별 인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))
    .render_notebook()
)

double_bar

Out[42]:

두 그래프를 연달아 보는게 아니라 누적으로 보고 싶은 경우는 다음과 같이 옵션을 추가해주며 된다.

In [65]:

double_bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)   # x축 
    .add_yaxis("남자 인구", man, label_opts = False, color = "SlateBlue", stack="stack")  # stack 옵션으로 누적그래프를 그릴 수 있다.
    .add_yaxis("여자 인구", woman, label_opts = False, color = "HotPink", stack="stack") 
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 성별 인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))
    .render_notebook()
)

double_bar

Out[65]:

In [15]:

# 3개도 그릴 수 있나 해봤다.
triple_bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)   # x축 
    .add_yaxis("총인구", y, label_opts = False)        # y축1
    .add_yaxis("남자 인구", man, label_opts = False)   # y축2
    .add_yaxis("여자 인구", woman, label_opts = False) # y축3
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "2020년 대한민국 성별 인구", 
                                                 subtitle = "인구총조사 전수부문"))
    .render_notebook()
)

triple_bar

Out[15]:

이번에는 멋있게 막대그래프와 선그래프를 같이 그려보자

In [16]:

# data에 새로운 컬럼 추가 - 성별 차이
data["성별 인구 차이"] = data["남자 (명)"] - data["여자 (명)"]

man_subtract_woman = list(data["성별 인구 차이"])

In [45]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("남자 인구", man)
    .add_yaxis("여자 인구", woman)
    .extend_axis(
        yaxis = opts.AxisOpts(
            axislabel_opts = opts.LabelOpts(formatter="{value} °"), interval=5  # 이건 모르겠다.
        )
    )
    .set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(is_show = False))   # 막대그래프 값 표시 off
    .set_global_opts(
        title_opts = opts.TitleOpts(title="막대그래프에 선 그래프 그리기"),
        yaxis_opts = opts.AxisOpts(axislabel_opts = opts.LabelOpts(formatter="{value} 명")),   # y축 값에 '명' 추가
    )
)

line = Line().add_xaxis(x).add_yaxis("성별 인구 차이", man_subtract_woman, yaxis_index=1)
bar.overlap(line)
bar.render_notebook()

Out[45]:

위에서 그래프 줌/아웃을 이번에는 세로 버전으로 사용할 수 있다.

In [46]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("남자 인구", man)
    .add_yaxis("여자 인구", woman)
    .extend_axis(
        yaxis = opts.AxisOpts(
            axislabel_opts = opts.LabelOpts(formatter="{value} °"), interval=5  # 이건 모르겠다.
        )
    )
    .set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(is_show = False))   # 막대그래프 값 표시 off
    .set_global_opts(
        title_opts = opts.TitleOpts(title="막대그래프에 선 그래프 그리기"),
        yaxis_opts = opts.AxisOpts(axislabel_opts = opts.LabelOpts(formatter="{value} 명")),   # y축 값에 '명' 추가
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(orient="vertical")   # 세로를 기준으로 데이터를 줌/아웃 할 수 있다.
    )
)

line = Line().add_xaxis(x).add_yaxis("성별 인구 차이", man_subtract_woman, yaxis_index=1)
bar.overlap(line)
bar.render_notebook()

Out[46]:

위에서 그래프에 마크포인트를 추가했다면, 이번에는 마크라인을 추가해보자.

In [52]:

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("남자 인구", man)
    .add_yaxis("여자 인구", woman)
    .extend_axis(
        yaxis = opts.AxisOpts(
            axislabel_opts = opts.LabelOpts(formatter="{value} °"), interval=5  # 이건 모르겠다.
        )
    )
    .set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(is_show = False),
                    markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(y=12500000, name="yAxis=대략 절반")]))   # 기준선 추가
    .set_global_opts(
        title_opts = opts.TitleOpts(title="막대그래프에 선 그래프 그리기"),
        yaxis_opts = opts.AxisOpts(axislabel_opts = opts.LabelOpts(formatter="{value} 명")),   # y축 값에 '명' 추가
    )
)

line = Line().add_xaxis(x).add_yaxis("성별 인구 차이", man_subtract_woman, yaxis_index=1)
bar.overlap(line)
bar.render_notebook()

Out[52]:

이건 나도 잘 모르겠다.

In [30]:

from pyecharts.commons.utils import JsCode

cool_bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("총인구", y, category_gap="20%", label_opts = False) # category_gap은 막대의 두께로 높을수록 얇아진다.
    .set_series_opts(
        itemstyle_opts={
            "normal": {
                "color": JsCode(
                    """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
                offset: 0,
                color: 'rgba(0, 244, 255, 1)'
            }, {
                offset: 1,
                color: 'rgba(0, 77, 167, 1)'
            }], false)"""
                ),
                "barBorderRadius": [10, 10, 0, 0],      # 막대그래프의 둥근 정도 설정
                "shadowColor": "rgb(0, 160, 221)",
            }
        }
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020년 대한민국 총인구"))
    .render_notebook()
)

cool_bar

Out[30]:

In [ ]: