데이터시각화_matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

from pandas_datareader import data

# 선그래프

plt.plot([1,2,3,4,5], [11,12,13,14,15]) # [x값], [y값]

plt.show()

# 데이터프레임으로 그래프 그리기

plt.plot(df.index, df['Close'])

plt.show()

# 그래프 옵션 추가

plt.figure(figsize=(10,10)) # 그래프 사이즈

plt.plot(df.index, df['Close'], color="crimson")

plt.xlabel('time') # x축 이름

plt.ylabel('price') # y축 이름

plt.legend(['apple']) # 범례

plt.show()

# 여러개 선 동시에 그리기 (plt.plot 여러번 사용)

plt.plot([2018,2019,2020,2021], [50000,60000,75000,70000])

plt.plot([2018,2019,2020,2021], [30000,40000,50000,35000])

plt.xlabel('time')

plt.ylabel('sales')

plt.legend(['Samsung', 'LG'])

plt.show()

# bar 그래프

plt.bar(['A','B','C'], [10,20,30])

plt.show()

# 파이 그래프

plt.pie([5,10,15])

plt.show()

# 히스토그램

plt.hist([160,161,168,165,169,170,171,172,180])

plt.show()

# 분포도 (scatter)

math = [5,8,23,5,67,34,34,23]

eng = [23,6,3,1,5,45,54,34]

plt.scatter(math, eng)

plt.show()

# y값 누적 그래프

plt.stackplot(['A','B','C'], [10,20,30], [30,20,50], [10,20,30])

plt.show()

# Volume변수 2020년의 평균Volume보다 높은 날의 가격만 그래프로 그리기

df = data.DataReader('BTC-USD','yahoo', start="2020-01-01", end="2020-12-31")

avg = df['Volume'].mean()

print(avg)

df['tf'] = df['Volume'] > avg # 평균보다 높으면 True 아니면 False를 저장하는 tf변수 생성

print(df)

a = df[df['tf']==True] # df['tf'] 안에 들어있는 값이 True 인 행만 출력하는 새로운 a라는 데이터프레임 생성

print(a)

plt.bar(a.index, a['Close'])

plt.show()