[Python] 데이터 시각화

🛠 목표

공공데이터인 2024년 4월 기온 데이터 중 최저 기온과 최고 기온을 추출해 시각화한다.

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🔍 Matplotlib

Matplotlib은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 라이브러리이다. 이 라이브러리를 사용하면 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도 등 다양한 종류의 그래프를 생성할 수 있다. 또한, 그래프의 스타일, 레이블, 제목, 축 범위 등을 세부적으로 설정하여 시각화를 더욱 깔끔하게 만들 수 있다.

 

plt.title('only English')
plt.plot([1,2,3,4,5],[20,10,50,40,30]) # 그래프를 작성해서,
plt.plot([32.8,38.4,36.5],color='red',label='high')
plt.plot([17.5,16.8,22.3],color='blue',label='low')
색뿐만아니라 선모양,마커표시 등의 설정사항을 변경하거나 추가할 수 있다!
plt.legend() # 범례
plt.show() # 시각화 슛!

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🔍 test.csv

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🔍 코드

# 데이터 시각화를 위해 matplotlib 라이브러리와 pyplot 모듈을 임포트
import matplotlib.pyplot as plt
import csv

# 최고 기온과 최저 기온을 저장할 리스트를 초기화
high = []
low = []

# test.csv 파일을 활용
with open('test.csv','r') as file :
    # CSV 파일을 파싱
    data = csv.reader(file)
    # 헤더를 읽고 출력
    header = next(data)
    print(header)
    # 각 행의 데이터를 반복하며 최고 기온과 최저 기온을 추출
    for row in data:
        # 만약 행의 마지막 열이 비어 있다면 반복을 종료
        if row[-1] == '':
            break
        # 각 행에서 최고 기온과 최저 기온을 추출하여 리스트에 추가
        high.append(float(row[4])) # 최고 기온 데이터는 row[4]에 위치
        low.append(float(row[-3])) # 최저 기온 데이터는 row[-3]에 위치

# 그래프의 제목을 설정
plt.title('the temperatures of April 2024')
# 최고 기온 데이터를 hotpink 색상으로 선 그래프로 표시
plt.plot(high, color='hotpink', label='high')
# 최저 기온 데이터를 lightblue 색상으로 선 그래프로 표시
plt.plot(low, color='lightblue', label='low')
# 범례를 추가
plt.legend()
# 그래프를 출력
plt.show()

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💡 결과

 

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