[Python] Plotly로 line 꺾은선 그래프 그리기 :: px.line()

px.line은 Plotly Express를 사용하여 선 그래프를 생성하는 함수입니다. Plotly Express(약칭 px)는 Plotly의 고수준 인터페이스로, 데이터 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 구문을 제공합니다. px.line을 사용하면 다양한 유형의 선 그래프를 쉽게 만들 수 있으며, 이는 시간에 따른 변화, 순서가 있는 데이터의 트렌드, 여러 변수 간의 관계 등을 시각화하는 데 유용합니다.

px.line의 기본 사용법

기본적으로, px.line 함수는 데이터 프레임과 x축 및 y축에 해당하는 열 이름을 인자로 받습니다. 추가적으로, 색상, 크기, 스타일 등을 지정하여 다양한 시각적 구분을 적용할 수 있습니다.

import plotly.express as px

# 데이터 프레임 생성
df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")

# 선 그래프 생성
fig = px.line(df, x='year', y='lifeExp', title='Canada의 기대 수명 변화')

# 그래프 보여주기
fig.show()

이 코드는 'Canada'의 연도별 기대 수명을 보여주는 선 그래프를 생성합니다.

 

주요 매개변수

• data_frame: 데이터를 담고 있는 pandas DataFrame 객체.
• x: x축에 사용될 데이터 프레임 내의 열 이름.
• y: y축에 사용될 데이터 프레임 내의 열 이름.
• color: 데이터 포인트를 구분할 때 사용할 열 이름. 이를 통해 다양한 색상으로 데이터를 구분할 수 있습니다.
• line_dash: 선의 스타일(점선, 실선 등)을 구분하기 위해 사용할 열 이름.
• title: 그래프의 제목.
• labels: 축 라벨에 사용할 이름을 사전 형태로 지정. 예: {'lifeExp': 'Life Expectancy'}
• hover_data: 호버 툴팁에 추가로 표시할 데이터 열 이름들.

고급 사용법

px.line은 또한 여러 그룹의 데이터를 동일한 그래프에 표시하여 비교할 수 있게 해줍니다. color 매개변수를 사용하면 자동으로 범례가 생성되며, 각 그룹은 다른 색상의 선으로 표시됩니다.

# 여러 나라의 기대 수명 비교
df = px.data.gapminder().query("continent=='Oceania'")
fig = px.line(df, x='year', y='lifeExp', color='country', title='Oceania 대륙의 나라별 기대 수명 변화')
fig.show()

이 예제는 Oceania 대륙에 속하는 나라들의 연도별 기대 수명 변화를 선 그래프로 비교합니다.

px.line을 사용하면 데이터의 트렌드와 패턴을 빠르고 쉽게 시각화할 수 있으며, 이는 데이터 분석과 보고서 작성에 있어 매우 유용한 도구입니다.

 

 

 

color에 'country'를 설정하면, 국가별 데이터가 시각화됨.

 

 

Asia로 바꾼 결과