조금씩 꾸준히 완성을 향해

그래프 여러개 그리기 ▶ axe 객체 활용 화면을 여러 개로 분할하고 분할된 각 화면에 서로 다른 그래프를 그리는 방법 axe 객체는 각각 서로 다른 그래프 표현 한 화면에서 여러 개의 그래프를 비교하거나 다양한 정보를 동시에 보여줄 때 사용 axe 객체를 한 개만 생성하는 경우에는 하나의 그래프만 표시 ▶ figure() 함수 사용 그래프를 그리는 그림틀(fig) 생성 figsize 옵션으로 (가로, 세로) 그림 틀의 크기 설정 fig 객체에 add_subplot() 메소드를 적용하여 그림틀을 여러 개로 분할(각 부분은 axe 객체) fig = plt.figure(figsize=(10,10)) #그래프 틀 생성 및 사이즈 지정 ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1) #ax1 객체 생성 ..

주석 달기 : annotate() 함수 주석 내용(텍스트)을 넣을 위치와 정렬방법 등을 함수에 함께 전달 S는 '', 화살표의 머리부분은 xy, 꼬리부분은 xytext, 화살표 서식은 arrowprops = dict() 사용 arrowprops 옵션 사용시 텍스트 대신 화살표 표시를 나타냄 화살표 서식은 arrowprops=dict() 함수 내에 arrowstyle(->), color(skyblue), lw(5) 속성 지정 plt.annotate('',xy=(21,650000), xytext=(2, 300000), arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='skyblue', lw=5)) plt.annotate('',xy=(43,450000), xytext=(28,680000)..

데이터 불러와서 처리하기 ▶ 필요한 라이브러리 가져오기 # import library import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd ▶ 엑셀파일 열어서 저장 df_move = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/ Encore Prac/시도별 전출입 인구수.xlsx') df_move ▶ 결측치 처리 df_move = df_move.fillna(method='ffill') #결측치(NaN)을 앞 데이터로 채움 df_move.head(4) #상위 4행만 확인 ▶ 데이터 추출해서 정리 (서울에서 다른 지역으로 이동한 인구 데이터만 추출) # 전출지는 서울이고, 전입지는 서울이 아닌 데이터 추출 df_seoul..