pyecharts로 산포도 그래프 그리기

안녕하세요 크리넥스을라이스입니다.

 

오늘은 간단한게 pyecharts 라이브러리를 이용해 산포도를 만들어 보겠습니다.

 

데이터는 2022 시즌 KBO 팀순위를 사용해 보겠습니다.

 

2022 KBO 팀순위

먼제 필요한 라이브러리와 데이터를 불러옵니다.

# 필요한 라이브러리
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line, Scatter
from pyecharts import options as opts

 

다음 명령어로 산포도 그래프를 생성할 수 있습니다.

 

m = (
    Scatter()
    .add_xaxis(list(kbo["팀명"]))           # x값 -> 직접 값을 삽입
    .add_yaxis("승률", list(kbo["승률"]))   # y값
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2022 KBO"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
    )
    .render_notebook()
)

m

 

산포도

빨간색이 별로 안 예쁘시면, 다음과 같이 y값의 범위에 따라 색상의 범위를 지정할 수도 있습니다.

 

왼쪽 하단의 스크롤 부분을 조절해 주면 해당 영역의 값들만 출력되게 됩니다. 

m = (
    Scatter()
    .add_xaxis(list(kbo["팀명"]))
    .add_yaxis("승률", list(kbo["승률"]))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2022 KBO"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1, min_ = 0) # max와 min을 잘 설정해 주세요.
    )
    .render_notebook()
)

m

 

색상 설정

 

그래프에 시각적 효과를 더 주고 싶으시다면, y값에 따라 점의 크기를 다르게 지정해 줄 수도 있습니다.

m = (
    Scatter()
    .add_xaxis(list(kbo["팀명"]))
    .add_yaxis("승률", list(kbo["승률"]))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2022 KBO"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=1, min_=0),
    )
    .render_notebook()
)

m

색상과 유사하게, 왼쪽 하단의 스크롤로 범위를 설정해 줄 수도 있습니다.

크기 설정

또한, 산포도에 다양한 효과들을 추가해 줄 수도 있습니다.

(그래프의 점이 사이렌처럼 움직입니다.)

from pyecharts.charts import EffectScatter

m = (
    EffectScatter()  # 이 부분이 Scatter()에서 EffectScatter()로 변경
    .add_xaxis(list(kbo["팀명"]))
    .add_yaxis("승률", list(kbo["승률"]))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2022 KBO"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
    )
    .render_notebook()
)

m

효과 1

원 모양이 질리신다면 symbol 옵션으로 다양한 모양 변경도 가능합니다.

(ARROW 외에 DIAMOND, RECT, ROUND_RECT, TRIANGLE 을 사용하실 수 있습니다.)

m = (
    EffectScatter()
    .add_xaxis(list(kbo["팀명"]))
    .add_yaxis("승률", list(kbo["승률"]), symbol=SymbolType.ARROW) 
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2022 KBO"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
    )
    .render_notebook()
)

m

 

이번 산포도 그래프는 여기까지 정리해 보았습니다.

 

다음에도 재밌는 시각화 자료를 가져오도록 하겠습니다.

 

감사합니다.