pyecharts로 선 그래프 그리기

안녕하세요 크리넥스을라스입니다.

 

저번에는 pyecharts를 이용해 막대 그래프를 만드는 내용을 다뤘습니다.

 

이번에는 막대 그래프만큼 자주 사용하는 선 그래프에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.

 

먼저 제가 사용할 데이터는 2013년부터 2023년까지 축구선수 리오넬 메시의 리그 득점 기록과 도움 기록입니다.

(위키백과에서 참고했습니다.)

# 필요한 라이브러리
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 필요한 데이터
years = ['2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022', '2023']
goals = [46, 28, 43, 26, 37, 34, 36, 25, 30, 6, 7]
assists = [12, 11, 18, 16, 9, 12, 13, 21, 9, 0, 0]

# 데이터프레임으로 생성
messi = pd.DataFrame({"연도": years, "골": goals, "도움": assists, "경기": games})

messi

리오넬 메시의 리그 기록을 데이터프레임으로 살펴보면 다음과 같습니다.

리오넬 메시 리그 기록

해당 데이터 중 득점 기록에 대한 선 그래프를 간단히 그려보면 다음 이미지처럼 출력됩니다.

(저는 x축에 int형 값을 넣었더니 그래프가 그려지지 않아서 문자형으로 된 years 리스트를 사용했습니다.) 

c = (
    Line()
    .add_xaxis(years)         # x축
    .add_yaxis("득점", goals)  # y축  
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="리오넬 메시 역대 기록"))  # 제목
    .render_notebook()        # 주피터 노트북에 출력
)

c

득점 기록

이번에는 득점과 도움을 하나의 그래프 안에 그려보도록 하겠습니다.

c = (
    Line()
    .add_xaxis(years)           # x축
    .add_yaxis("득점", goals)    # y축 1
    .add_yaxis("도움", assists)  # y축 2
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="리오넬 메시 역대 기록"))  # 제목
    .render_notebook()        # 주피터 노트북에 출력
)

c

막대 그래프에서 설명드린 것처럼 중앙 상단의 득점/도움을 클릭하면 해당 변수를 선택/해체하는 것이 가능합니다.

득점과 도움

저는 선 그래프가 좀 밋밋하게 느껴져 점 모양이나 색상을 변경해 봤습니다.

c = (
    Line()
    .add_xaxis(years)           # x축
    .add_yaxis("득점", goals, symbol="diamond", symbol_size=10, color="tomato")  # 점 모양과 색상 변경 1
    .add_yaxis("도움", assists, symbol="square", symbol_size=8, color="orange")  # 점 모양과 색상 변경 2
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="리오넬 메시 역대 기록"))  # 제목
    .render_notebook()        # 주피터 노트북에 출력
)

c

점 모양과 색상 변경

그래도 그래프가 밋밋하게 느껴져서 선 그래프의 스타일을 다른 느낌으로 변경했습니다.

c = (
    Line()
    .add_xaxis(years)           # x축
    .add_yaxis("득점", goals, symbol="diamond", symbol_size=10, color="tomato", is_smooth=True)  # 부드럽게
    .add_yaxis("도움", assists, symbol="square", symbol_size=8, color="orange", is_smooth=True)  # 부드럽게
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="리오넬 메시 역대 기록"))  # 제목
    .render_notebook()        # 주피터 노트북에 출력
)

c

그래프를 부드럽게 변경

is_smooth = True 대신 is_step = True를 사용하면 계단 모양으로 변경됩니다.

그래프를 계단형으로 변경

만든 선 그래프에 다음과 같이 평균을 추가해 좀 더 의미를 부여해 줄 수도 있습니다.

c = (
    Line()
    .add_xaxis(years)           # x축
    .add_yaxis("득점", goals, symbol="diamond", symbol_size=10, color="tomato", is_smooth=True,
              markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]))  # 평균 추가
    .add_yaxis("도움", assists, symbol="square", symbol_size=8, color="orange", is_smooth=True,
              markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]))  # 평균 추가
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="리오넬 메시 역대 기록"))  # 제목
    .render_notebook()        # 주피터 노트북에 출력
)

c

평균에 대한 정보 넣기

만약 선 그래프에서 최댓값에 대한 정보를 보여 주고 싶다면 최댓값 마커를 추가하시면 됩니다.

c = (
    Line()
    .add_xaxis(years)           # x축
    .add_yaxis("득점", goals, symbol="diamond", symbol_size=10, color="tomato", is_smooth=True,
              markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]))  # 마커 추가
    .add_yaxis("도움", assists, symbol="square", symbol_size=8, color="orange", is_smooth=True,
              markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]))  # 마커 추가
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="리오넬 메시 역대 기록"))  # 제목
    .render_notebook()        # 주피터 노트북에 출력
)

c

마커 추가

오늘 준비해 본 내용은 여기까지 입니다.

 

저는 나름 데이터 시각화에 흥미가 있어서, 이렇게 반응형으로 그래프를 조작할 수 있다는 것이 매력적이었습니다.